WO2018163771A1 - 水質検査システム及び水質検査方法 - Google Patents

水質検査システム及び水質検査方法 Download PDF

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WO2018163771A1
WO2018163771A1 PCT/JP2018/005718 JP2018005718W WO2018163771A1 WO 2018163771 A1 WO2018163771 A1 WO 2018163771A1 JP 2018005718 W JP2018005718 W JP 2018005718W WO 2018163771 A1 WO2018163771 A1 WO 2018163771A1
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WO
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water quality
image
optical filter
wavelength band
wavelength
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Application number
PCT/JP2018/005718
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English (en)
French (fr)
Inventor
小野　修司
裕司 作野
Original Assignee
富士フイルム株式会社
国立大学法人広島大学
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/30—Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
    • G01J3/36—Investigating two or more bands of a spectrum by separate detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration

Definitions

  • the present invention relates to a water quality inspection system and a water quality inspection method, and more particularly, to a technology of a water quality inspection system and a water quality inspection method for performing a water quality inspection using a captured image acquired by an imaging device.
  • Non-Patent Document 1 describes a technique for grasping the behavior of phytoplankton using a sea color sensor mounted on a satellite as an index of the concentration of chlorophyll a in seawater on a global scale.
  • Non-Patent Document 1 describes a multi-wavelength image spectroradiometer used for coastal sea color remote sensing. Specifically, light with a wavelength of 400 nm to 800 nm is dispersed with 12 photographing lenses and bandpass filters arranged in an annular shape, and combined with a panoramic lens and a mirror to form a single monochrome sCMOS (scientific Complementary Metal Oxide A multi-wavelength image spectroradiometer is described that receives light from a semiconductor sensor and detects a spectral image of each wavelength as a single image.
  • CMOS scientific Complementary Metal Oxide
  • the multi-wavelength image spectroradiometer of Non-Patent Document 1 separates light with 12 photographing lenses and bandpass filters arranged in an annular shape, and receives light with a single monochrome sCMOS sensor by combining a panoramic lens and a mirror. As a result, the image pickup apparatus becomes large.
  • Non-Patent Document 1 since the multi-wavelength image spectroradiometer of Non-Patent Document 1 has 12 optical systems, adjustment of each optical system is complicated.
  • Non-Patent Document 1 performs image alignment with each of the spectrally separated images because it is imaged by 12 imaging lenses having different optical axes arranged in an annular shape. Is difficult.
  • Non-Patent Document 1 acquires 12 spectral images arranged in an annular shape by one monochrome sCMOS sensor, the spatial resolution of each spectral image is lowered.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to make it possible to reduce the size and weight of an imaging apparatus and to appropriately acquire a plurality of images by adjusting a single optical system. It is possible to provide a water quality inspection system and a water quality inspection method that can be performed and do not require alignment of acquired spectral images.
  • a water quality inspection system includes an imaging lens, a first optical filter and a first optical filter corresponding to the first region and the second region of the imaging lens, respectively.
  • An image pickup comprising: a first optical filter that transmits light in a first wavelength band; and a second optical filter that transmits light in a second wavelength band different from the first wavelength band.
  • a directional sensor having a plurality of pixels composed of an optical system and two-dimensionally arranged photoelectric conversion elements, which is incident through a first optical filter and a second optical filter of the imaging optical system
  • a directional sensor that selectively receives light by dividing the light into pupils, and a first image that is received from the directional sensor via the first optical filter and a second image that is received via the second optical filter.
  • An image acquisition unit having an image acquisition unit, and an image showing a water quality inspection target imaged by the imaging device, wherein the water quality inspection target is based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit
  • a water quality data calculation unit that calculates water quality data
  • a water quality distribution image generation unit that generates a water quality distribution image indicating the water quality distribution of the water quality test target based on the water quality data calculated by the water quality data calculation unit.
  • a first image having a different wavelength band using an imaging optical system having a first optical filter that transmits light and a second optical filter that transmits light in a second wavelength band different from the first wavelength band And a second image is captured.
  • the first image and the second image are captured by the above-described one imaging optical system, the first image and the second image are adjusted by adjusting one imaging optical system. Appropriate imaging can be performed.
  • the directivity sensor that selectively divides the light beams incident through the first optical filter and the second optical filter of the imaging optical system into pupils, and the above-described one imaging optical system.
  • the system captures the first image and the second image. Thereby, this mode does not require alignment between the first image and the second image.
  • the imaging device includes an optical filter replacement unit, and the optical filter replacement unit selects and sets the first optical filter and the second optical filter according to the type of substance related to the water quality of the water quality inspection target. Is possible.
  • the imaging apparatus includes the optical filter replacement unit, and the optical filter replacement unit selects the first optical filter and the second optical filter according to the type of substance related to the water quality of the water quality inspection target. Can be set. Accordingly, in this aspect, the first optical filter and the second optical filter can be easily replaced, and the first image and the second image of various types of substances related to the water quality of the water quality inspection target. Can be obtained.
  • the directional sensor has a light shielding mask or a microlens array that functions as a pupil division unit.
  • the directivity sensor has a light shielding mask or a microlens array that functions as a pupil division unit.
  • the directivity sensor of this aspect can receive appropriately the light beam which enters through the 1st optical filter and the 2nd optical filter.
  • the imaging device is installed at a height that enables imaging of the entire water quality inspection object, or is installed at a plurality of points where the entire water quality inspection object can be imaged, or disposed on an unmanned air vehicle.
  • the imaging device is installed at a height that enables imaging of the entire water quality inspection target, or is installed at a plurality of points where the entire water quality inspection target can be imaged, or arranged on an unmanned air vehicle.
  • this aspect suppresses the noise by the influence of air
  • this aspect can perform a water quality test at a lower cost than a water quality test system to which satellite remote sensing is applied.
  • the water quality data calculation unit calculates water quality data based on a ratio or difference between pixel data at the same position in the first image and the second image.
  • the water quality data calculation unit calculates water quality data based on the ratio or difference between the pixel data at the same position in the first image and the second image.
  • the first image and the second image are imaging optical systems having the same optical axis. The image is captured and the position between the two images is matched without alignment, and the ratio or difference of the pixel data at the same position in the first image and the second image is calculated without the need for alignment. can do.
  • the imaging device continuously captures the water quality inspection target at a predetermined time interval, and the image acquisition unit acquires the first image and the second image continuously captured at the predetermined time interval.
  • the water quality data calculation unit calculates time-series water quality data based on the acquired first image and second image, and the water quality distribution image generation unit calculates the time-series water quality based on the calculated time-series water quality data.
  • a water quality distribution image is generated.
  • the water quality inspection target is continuously imaged at a predetermined time interval, and a time-series water quality distribution image is acquired.
  • this aspect can confirm the change of the water quality in the time series of the water quality inspection object.
  • the first optical filter and the second optical filter transmit light in the first wavelength band and light in the second wavelength band that do not overlap each other within the wavelength band of 650 nm to 740 nm to calculate water quality data.
  • the unit calculates the concentration of chlorophyll a as water quality data to be tested for water based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit, and the water quality distribution image generation unit calculates the chlorophyll calculated as the water quality distribution image.
  • a density distribution image showing the density distribution of a is generated.
  • a concentration distribution image indicating the distribution of chlorophyll a concentration is generated as the water quality distribution image. That is, in this aspect, the first optical filter and the second optical filter transmit the light in the first wavelength band and the light in the second wavelength band that do not overlap each other within the wavelength band of 650 nm to 740 nm, respectively.
  • the data calculation unit calculates the concentration of chlorophyll a as water quality data to be tested for water based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit, and the water quality distribution image generation unit calculates the concentration distribution of chlorophyll a. Generate an image. Thereby, this aspect can perform an exact test
  • the first wavelength band includes a wavelength of 670 nm
  • the second wavelength band includes a wavelength of 700 nm.
  • the first wavelength band includes a wavelength of 670 nm
  • the second wavelength band includes a wavelength of 700 nm.
  • the first optical filter and the second optical filter include light in a first wavelength band including a wavelength of 410 nm and light in a second wavelength band including a wavelength of 670 nm and not overlapping with the first wavelength band.
  • the water quality data calculation unit calculates the concentration of dissolved organic matter as water quality data for the water quality test based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit, and the water quality distribution image generation unit Then, a concentration distribution image indicating the concentration distribution of the dissolved organic matter calculated as the water quality distribution image is generated.
  • a concentration distribution image indicating the distribution of the concentration of dissolved organic matter is generated as the water quality distribution image.
  • the first optical filter and the second optical filter include the first wavelength band including a wavelength of 410 nm and the second wavelength band including a wavelength of 670 nm and not overlapping with the first wavelength band.
  • the water quality data calculation unit calculates the concentration of dissolved organic matter as water quality data for the water quality test based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit, and generates a water quality distribution image.
  • the unit generates a concentration distribution image of dissolved organic matter.
  • the first optical filter and the second optical filter include light in a first wavelength band including a wavelength of 510 nm and light in a second wavelength band including a wavelength of 720 nm and not overlapping with the first wavelength band.
  • the water quality data calculation unit calculates the concentration of suspended suspended solids as water quality data for the water quality test based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit, and generates a water quality distribution image.
  • the unit generates a concentration distribution image indicating the concentration distribution of the suspended suspended matter calculated as the water quality distribution image.
  • a concentration distribution image indicating the concentration distribution of the suspended suspended solids is generated as the water quality distribution image.
  • the first optical filter and the second optical filter include the light in the first wavelength band including the wavelength of 510 nm and the second wavelength band including the wavelength of 720 nm and not overlapping the first wavelength band.
  • the water quality data calculation unit calculates the concentration of suspended suspended solids as water quality data to be tested based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit, and distributes the water quality.
  • the image generation unit generates a concentration distribution image of the suspended suspended matter. Thereby, this aspect can perform an exact test
  • a water quality inspection method includes an imaging lens, and a first optical filter and a second optical filter that respectively correspond to the first region and the second region of the imaging lens,
  • An imaging optical system having a first optical filter that transmits light in the first wavelength band and a second optical filter that transmits light in a second wavelength band different from the first wavelength band, and two-dimensionally
  • a directional sensor having a plurality of pixels configured by arrayed photoelectric conversion elements, each of which splits and selects light beams incident through the first optical filter and the second optical filter of the imaging optical system
  • Directional sensor that receives light automatically, and an image acquisition unit that acquires a first image received from the directional sensor via the first optical filter and a second image received via the second optical filter, respectively.
  • Imaging with A water quality inspection method using a device wherein an image acquisition step is performed in which a water quality inspection target is imaged by an imaging device, and a first image and a second image indicating the water quality inspection target are acquired by an image acquisition unit; A water quality data calculating step for calculating water quality data for a water quality inspection target based on the first image and the second image, and a water quality distribution image for generating a water quality distribution image indicating the water quality distribution for the water quality inspection target based on the calculated water quality data Generating step.
  • the imaging device is installed at a height that enables imaging of the entire water quality inspection object, or is installed at a plurality of points where the entire water quality inspection object can be imaged, or disposed on an unmanned air vehicle.
  • the water quality data calculation step calculates water quality data based on a ratio or difference between pixel data at the same position in the first image and the second image.
  • the water quality inspection target is continuously imaged at a predetermined time interval by the imaging device, and the first image and the second image continuously captured at the predetermined time interval are acquired.
  • the water quality data calculation step calculates time-series water quality data based on the acquired first image and second image
  • the water quality distribution image generation step calculates time-series water quality based on the calculated time-series water quality data. Generate a distribution image.
  • the first optical filter and the second optical filter transmit light in the first wavelength band and light in the second wavelength band that do not overlap each other within the wavelength band of 650 nm to 740 nm to calculate water quality data.
  • the step calculates the concentration of chlorophyll a as water quality data to be tested for water based on the acquired first image and second image, and the water quality distribution image generation step calculates the concentration of chlorophyll a calculated as the water quality distribution image.
  • a density distribution image indicating the distribution is generated.
  • the first wavelength band includes a wavelength of 670 nm
  • the second wavelength band includes a wavelength of 700 nm.
  • the first optical filter and the second optical filter include light in a first wavelength band including a wavelength of 410 nm and light in a second wavelength band including a wavelength of 670 nm and not overlapping with the first wavelength band.
  • the water quality data calculating step calculates the concentration of dissolved organic matter as water quality data of the water quality inspection target based on the acquired first image and second image, and the water quality distribution image generating step A concentration distribution image showing the concentration distribution of the dissolved organic matter calculated as follows is generated.
  • the first optical filter and the second optical filter include light in a first wavelength band including a wavelength of 510 nm and light in a second wavelength band including a wavelength of 720 nm and not overlapping with the first wavelength band.
  • the water quality data calculating step calculates the concentration of suspended suspended solids as water quality data to be tested based on the acquired first image and second image, and the water quality distribution image generating step A concentration distribution image indicating the distribution of the concentration of the suspended suspended matter calculated as the distribution image is generated.
  • the first image and the second image are acquired by the imaging apparatus having the imaging optical system having the single imaging lens, and the first image and the second image are acquired based on the acquired first image and second image.
  • a water quality distribution image is generated.
  • the water quality inspection system can be reduced in size and weight compared to a water quality inspection system configured with an imaging device having an imaging optical system having a plurality of imaging lenses, and the adjustment of the imaging optical system is simple. Thus, it is possible to save the trouble of alignment between images in each wavelength band.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view taken along broken line 5-5 in FIG. 4A. It is a figure explaining the case where a light-shielding mask is functioned as a pupil division part. It is a perspective view which shows an example of the shape of a light shielding mask.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing an outline of a water quality inspection system 1.
  • the water quality inspection system 1 includes an imaging device 10 and a computer 11.
  • the imaging device 10 acquires a captured image of the lake W that is a water quality inspection target. That is, the imaging device 10 receives reflected light from the lake W illuminated by the sun 3 and acquires a captured image.
  • the captured image acquired by the imaging device 10 is transmitted to the computer 11 by wireless communication.
  • the water quality data calculation unit 21 (FIG. 9) provided in the computer 11 calculates the water quality data and the water quality distribution image generation unit 23 (FIG. 9) generates a water quality distribution image. .
  • FIG. 1 an example in which images acquired by the imaging device 10 are sequentially transmitted to the computer 11 by wireless communication is illustrated, but the present invention is not limited to this.
  • the captured image may be transmitted after the input unit (not shown) of the computer 11 and the imaging device 10 are connected by wire.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an installation example of the imaging device 10 when the lake W is a water quality inspection target.
  • the entire lake W to be subjected to water quality inspection is divided and installed at a plurality of points where imaging can be performed. That is, the imaging device 10 is installed at a height of 30 m to 150 m, for example, so as to capture a part of the lake W.
  • a plurality of imaging devices 10 are installed so that a captured image of the entire surface of the lake W can be acquired. Note that, depending on the relationship between the water quality inspection target and the angle of view of the imaging device 10, the water quality inspection target may be installed at a height that allows the entire water quality inspection target to be imaged.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating an example of a block configuration of the imaging apparatus 10.
  • the imaging device 10 provides a function of receiving a plurality of images by receiving light having different wavelengths.
  • the imaging device 10 includes a lens system 100, a light receiving unit 20, an image acquisition unit 170, and an image recording unit 190.
  • the lens system (imaging optical system) 100 is a single imaging lens system, and has different transmission wavelength characteristics for each region through which incident light passes.
  • the lens system 100 includes at least one lens (imaging lens) 100a and a wavelength separation filter 100b for making a transmission wavelength band different for each incident region of the imaging lens.
  • the wavelength separation filter 100b includes a first optical filter that transmits light in the first wavelength band and a second optical filter that transmits light in a second wavelength band different from the first wavelength band. . That is, an optical filter 100b-A (first optical filter) that transmits light in the first wavelength band and an optical filter 100b-B (second optical filter) that transmits light in the second wavelength band are provided.
  • the wavelength band is a range of wavelengths having a certain width, and the wavelength band is determined within a range where the water quality inspection system 1 can perform an appropriate water quality inspection.
  • the optical filter 100b-A corresponds to the pupil region 122a (first region) of the exit pupil 120 of the lens 100a
  • the optical filter 100b-B corresponds to the pupil region 122b (second region).
  • the subject light that has passed through the lens system 100 light that has passed through the pupil region 122a of the exit pupil 120 of the lens system 100 has the first wavelength band
  • light that has passed through the pupil region 122b has the second wavelength band. It is light.
  • the wavelength separation filter 100b of the present embodiment is disposed in the vicinity of the pupil plane of the lens 100a and in the subsequent stage of the lens 100a on the optical path of the subject light, but is disposed at an optically equivalent position. It only has to be done.
  • the lens system 100 only needs to have an optical path that gives different transmission wavelength characteristics in the entire lens system, and the difference in the transmission wavelength characteristics may not be provided by a specific optical surface of a specific optical filter. Further, the wavelength separation filter 100b may have a lens effect.
  • the subject light that has passed through the lens system 100 enters the light receiving unit 20.
  • the light receiving unit 20 separates and receives the light that has passed through the pupil region 122a of the exit pupil 120 of the lens system 100 and the light that has passed through the pupil region 122b.
  • the light receiving unit 20 supplies a signal based on the separately received light to the image acquisition unit 170 as an image signal.
  • the image acquisition unit 170 acquires the first image received through the first optical filter and the second image received through the second optical filter, respectively. That is, the image acquisition unit 170 acquires two images having different wavelengths from the image signal.
  • the image recording unit 190 records the image acquired by the image acquisition unit 170.
  • the image recording unit 190 may record an image in a nonvolatile memory.
  • the image recording unit 190 may have the nonvolatile memory.
  • the non-volatile memory may be an external memory that is detachably attached to the imaging device 10.
  • the image recording unit 190 may output an image outside the imaging apparatus 10 (for example, the computer 11).
  • the light receiving unit (directional sensor) 20 has a plurality of pixels configured by photoelectric conversion elements arranged in a two-dimensional manner. Further, the light receiving unit 20 selectively receives the light beams incident through the first optical filter and the second optical filter by dividing each pupil.
  • the light receiving unit 20 has a plurality of microlenses 152.
  • the micro lenses 152 are arranged according to a predetermined rule in a direction perpendicular to the optical axis.
  • Each microlens 152 is provided with a corresponding light receiving element group 161 as a deflecting optical element.
  • the light receiving element group 161 includes a plurality of light receiving elements 162.
  • a MOS Metal Oxide Semiconductor
  • a CMOS image sensor is used as the plurality of light receiving elements 162.
  • a solid-state imaging device such as a CCD (Charge-Coupled Device) type imaging device may be used.
  • the imaging device 10 that receives two light beams having different wavelengths has been described, but the imaging device 10 is not limited to this.
  • the imaging device 10 may receive three light beams having different wavelengths.
  • FIG. 4A is a schematic view of the light receiving element group 161 corresponding to the microlens 152 as seen from the optical axis direction. As shown in the drawing, in the present embodiment, four light receiving elements 162-1a, 162-1b, 162-2a, and 162-2b are arranged in two rows and two columns corresponding to one microlens 152. The light receiving element group 161 is provided.
  • FIG. 4B shows another example of the light receiving element group corresponding to the microlens.
  • a light receiving element group 1161 in which rectangular light receiving elements 1162-1 and 1162-2 are arranged may correspond to the microlens 152.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view taken along broken line 5-5 in FIG. 4A.
  • the light that has passed through the pupil region 122a of the exit pupil 120 of the lens system 100 is received by the light receiving element 162-1a by the microlens 152.
  • the light that has passed through the pupil region 122b is similarly received by the light receiving element 162-1b by the microlens 152.
  • the light that has passed through the pupil region 122b is received by the light receiving elements 162-2a and 162-2b by the microlens 152.
  • 262 shown in the figure is a light shielding part provided to prevent interference with adjacent pixels.
  • light that has passed through the pupil region 122a is light in the first wavelength band
  • light that has passed through the pupil region 122b is light in the second wavelength band.
  • the light receiving elements 162-1a and 162-1b receive light in the first wavelength band
  • the light receiving elements 162-2a and 162-2b receive light in the second wavelength band.
  • the microlens forms an imaging relationship between the pupil of the lens system 100 and the plurality of light receiving elements 162, so that the light received by each light receiving element 162 is predetermined in the exit pupil 120 of the lens system 100. Limited to those that have passed through the pupil region 122.
  • Each light receiving element 162 of the light receiving element group 161 outputs an imaging signal having an intensity corresponding to the amount of received light to the image acquisition unit 170.
  • the image acquisition unit 170 generates and acquires an image of the subject from the imaging signals of the plurality of light receiving elements 162. Specifically, the image acquisition unit 170 generates an image signal indicating an image in a different wavelength band from the imaging signal supplied from the light receiving element group 161.
  • the image acquisition unit 170 generates an image (first image) in the first wavelength band from the imaging signals of the light receiving elements 162-1a and 162-1b that receive the light that has passed through the pupil region 122a.
  • an image (second image) in the second wavelength band is generated from the imaging signals of the light receiving elements 162-2a and 162-2b that receive the light that has passed through the pupil region 122b.
  • the present embodiment an example is shown in which light that has passed through two regions of the exit pupil of the microlens is incident on two light receiving elements in the vertical direction.
  • Two areas of the exit pupil directed by the microlens correspond to areas where the transmission wavelengths of the imaging optical system are different from each other. For this reason, images of two different wavelength bands can be obtained simultaneously and independently in parallel. Therefore, the two images acquired by the imaging device 10 are images having the same optical axis.
  • a plurality of microlenses 152 microlens array
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a case where the light shielding mask functions as a pupil division unit in the same sectional view as FIG.
  • one light receiving element 162 is provided for one microlens 152, and each of the light receiving elements 162 is partially a light shielding mask 2262-1 and 2262-2 shown in FIGS. 7A and 7B. Is shaded.
  • the light that has passed through the pupil region 122a of the exit pupil 120 of the lens system 100 is received by the light receiving element 162-1a by the microlens 152.
  • the light that has passed through the pupil region 122b is received by the light receiving elements 162-2a and 162-2b by the microlens 152.
  • FIGS. 7A and 7B are perspective views showing examples of shapes of the light shielding mask 2262-1 and the light shielding mask 2262-2 formed on the respective light receiving elements, respectively.
  • the opening of the light shielding mask 2262-1 has a shape similar to that of the optical filter 100b-A, and is shaped so that only half of the light receiving element 162 receives light.
  • the opening of the light shielding mask 2262-2 has a shape similar to that of the optical filter 100b-B, and is shaped so that only half of the light receiving element 162 receives light.
  • the shape of the light shielding masks 2262-1 and 2262-2 is not limited to a semicircular shape as shown in FIGS. 7A and 7B, and the light receiving region of the light receiving element 162 is halved corresponding to the wavelength separation filter 100b. A shape that closes can be employed.
  • 8A and 8B are schematic diagrams when the wavelength separation filter is viewed from the optical axis direction.
  • FIG. 8A is a schematic view of the wavelength separation filter 100b shown in FIG. 3 as seen from the optical axis direction.
  • the wavelength separation filter 100b is divided into two, and the optical filter 100b-A and the optical filter 100b-B are arranged in the vertical direction.
  • the optical filter 100b-A is a first optical filter corresponding to the first region of the imaging lens, and is a first optical filter that transmits light in the first wavelength band.
  • the optical filter 100b-B is a second optical filter corresponding to the second region of the imaging lens, and is a second optical filter that transmits light in the second wavelength band.
  • FIG. 8B is a schematic view of another example of the wavelength separation filter 102b viewed from the optical axis direction.
  • the wavelength separation filter 102b is composed of a circular and an annular optical filter divided by a distance from a point corresponding to the center of the lens 100a.
  • a circular optical filter 102b-A is disposed at the center of the wavelength separation filter 102b
  • an annular optical filter 102b-B is disposed outside the wavelength separation filter 102b.
  • a mode in which the wavelength separation filter 102b has a lens effect is also possible.
  • each wavelength band can be separated and received by the plurality of light receiving elements 162.
  • the computer 11 receives data such as image data (image) sent from the imaging device 10.
  • the computer controller 14 comprehensively controls the computer 11 and performs image processing on the image data from the imaging device 10.
  • the computer 11 has a display 16 (FIG. 1), and the processing contents in the computer controller 14 are displayed on the display 16 as necessary.
  • the user can input data and commands to the computer controller 14 by operating input means (not shown) such as a keyboard while checking the display on the display 16. As a result, the user can control the computer 11.
  • the computer controller 14 has circuits necessary for control processing, and includes, for example, an arithmetic processing circuit (CPU (central processing unit) or the like), a memory, and the like.
  • CPU central processing unit
  • memory and the like.
  • FIG. 9 is a functional block diagram of the computer controller 14.
  • the computer controller 14 is provided with a water quality data calculation unit 21 and a water quality distribution image generation unit 23. Further, the first image P1 and the second image P2 acquired by the imaging device 10 are input to the computer controller 14.
  • the water quality data calculation unit 21 is an image showing the water quality inspection target imaged by the imaging device 10, and the water quality inspection target water quality data is obtained based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit 170. calculate.
  • the water quality data calculation unit 21 calculates water quality data based on the ratio or difference between pixel data at the same position in the first image P1 and the second image P2. That is, the water quality data calculation unit 21 determines the water quality based on the ratio or difference between the reflectances of the light in the first wavelength band and the light in the second wavelength band at the same position in the first image P1 and the second image P2. Calculate the data.
  • the water quality data calculation unit 21 calculates the concentration of a substance related to water quality as the water quality data. The relationship between the light in the first wavelength band and the light in the second wavelength band and the water quality data of the water quality inspection target will be described later.
  • the water quality distribution image generation unit 23 generates a water quality distribution image indicating the water quality distribution of the water quality test target based on the water quality data calculated by the water quality data calculation unit 21. For example, the water quality distribution image generation unit 23 generates a distribution image of the concentration of the substance related to the water quality of the lake W when the water quality data is the concentration of the substance related to the water quality.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a water quality distribution image generated by the water quality distribution image generation unit 23.
  • the water quality distribution image 25 shown in FIG. 10 shows the concentration distribution of a substance (for example, chlorophyll a) related to water quality in the lake W, and the area where the concentration of the substance related to water quality is high, the standard area, and the low area It is shown.
  • the water quality distribution image 25 generated by the water quality distribution image generation unit 23 is displayed on the display 16 of the computer 11.
  • the water quality distribution image generation unit 23 may generate a time-series water quality distribution image 25. That is, the imaging device 10 continuously captures the water quality inspection target at a predetermined time interval, and the image acquisition unit 170 acquires the first image and the second image continuously captured at the predetermined time interval. To do. And the water quality data calculation part 21 calculates time-sequential water quality data based on the acquired 1st image and 2nd image. The water quality distribution image generation unit 23 generates a time series water quality distribution image 25 based on the time series water quality data.
  • the water quality distribution image generation unit 23 may generate a water quality distribution image 25 in units of hours, may generate a water quality distribution image 25 in units of days, or may generate a water quality distribution image 25 in months. Also good.
  • FIG. 11 is a diagram showing an operation flow of the water quality inspection system 1.
  • the user of the water quality inspection system 1 determines a substance to be used for the water quality inspection when performing the water quality inspection of the water quality inspection target. That is, the user determines a substance to be detected by the water quality inspection system 1 (step S10). Thereafter, the user determines the first wavelength band and the second wavelength band in accordance with the substance to be detected (step S11). Then, the first optical filter and the second optical filter are set in the imaging device 10 in accordance with the determined first wavelength band and second wavelength band.
  • the imaging device 10 acquires the 1st image and 2nd image of water quality inspection object (step S12: image acquisition step). Thereafter, the first image and the second image acquired by the imaging device 10 are input to the computer 11.
  • the water quality data calculation unit 21 of the computer 11 calculates water quality data based on the input first image and second image (step S13: water quality data calculation step). Thereafter, the water quality distribution image generation unit 23 generates a water quality distribution image based on the water quality data calculated by the water quality data calculation unit 21 (step S14: water quality distribution image generation step). Thereafter, the computer 11 displays a water quality distribution image on the display 16 (step S15).
  • the hardware structure of a processing unit that executes various processes (for example, an image processing unit, an outline enhancement unit, a color correction unit, and a feature extraction unit) is as follows.
  • Various processors for various processors, the circuit configuration can be changed after manufacturing a CPU (Central Processing Unit) or FPGA (Field Programmable Gate Array) that is a general-purpose processor that functions as various processing units by executing software (programs). Includes dedicated logic circuits such as programmable logic devices (Programmable Logic Devices: PLDs) and ASICs (Application Specific Specific Integrated Circuits) that have specially designed circuit configurations to execute specific processing. It is.
  • programmable logic devices Programmable Logic Devices: PLDs
  • ASICs Application Specific Specific Integrated Circuits
  • One processing unit may be configured by one of these various processors, or may be configured by two or more processors of the same type or different types (for example, a plurality of FPGAs or a combination of CPUs and FPGAs). May be. Further, the plurality of processing units may be configured by one processor. As an example of configuring a plurality of processing units with one processor, first, as represented by a computer 11 such as a client or server, one processor is configured with a combination of one or more CPUs and software, There is a form in which this processor functions as a plurality of processing units.
  • SoC system-on-chip
  • a form of using a processor that realizes the functions of the entire system including a plurality of processing units with a single IC (integrated circuit) chip. is there.
  • various processing units are configured using one or more of the various processors as a hardware structure.
  • circuitry circuitry in which circuit elements such as semiconductor elements are combined.
  • the above-described configurations and functions can be appropriately realized by arbitrary hardware, software, or a combination of both.
  • a program that causes the computer 11 to execute the above-described processing steps (processing procedure), a computer-readable recording medium (non-temporary recording medium) that records such a program, or a computer 11 that can install such a program can also be applied to the above.
  • chlorophyll a Chl. A (Chlorophyll-a)
  • DOM Dissolved organic organic matter
  • CDOM colored dissolved organic matter
  • SS suspended suspended solids
  • Chlorophyll a is one of the representative substances whose concentration in water is estimated in the water quality test.
  • FIG. 12 is a diagram showing the spectral reflectance of a typical eutrophic water.
  • the wavelength is shown on the X axis and the reflectance is shown on the Y axis, and a graph of the spectral reflectance of a typical eutrophic water is shown.
  • the typical spectral reflectance characteristics of eutrophic water have a maximum value near the wavelength of 570 nm. Further, the minimum near the wavelength of 670 nm is caused by light absorption by chlorophyll a. Especially in water quality inspections in eutrophic lakes and coasts, the ratio or difference between the minimum and maximum reflectance at wavelengths from 650 nm to 720 nm is highly correlated with the concentration of chlorophyll a in the water. It has been. Therefore, the concentration of chlorophyll a is estimated using the minimum value and the maximum value of the reflectance in this wavelength band. It is known that the maximum value shifts to the higher wavelength side as the concentration of chlorophyll a increases. As described above, the imaging device 10 includes the first optical filter and the second optical filter. By changing the wavelength band to be transmitted through the filter, it is possible to cope with the shift to the high wavelength side.
  • Chl.a Concentration of chlorophyll a R ( ⁇ ): reflectivity of wavelength ⁇ It is known that the two wavelengths used differ depending on the water area. For example, 670 nm and 720 nm are used on the coast.
  • FIG. 13A, FIG. 13B, and FIG. 14 are diagrams for explaining the optimum wavelength for estimating the concentration of chlorophyll a when the water quality test target is a lake.
  • FIG. 13A and FIG. 13B are diagrams showing the optimal correlation coefficient of two wavelengths.
  • the graphs of FIGS. 13A and 13B are graphs obtained by collecting data for 9 days (72 samples) at 8 stations in Togo Pond in Tottori Prefecture, Japan. Specifically, the spectral reflectance in the whole wavelength range was measured, and the correlation between the measured reflectance and the concentration of chlorophyll a was examined using Equation 1 above. In addition, the density
  • FIG. 13A the vertical axis indicates the first wavelength
  • the horizontal axis indicates the second wavelength
  • the correlation coefficient (determination coefficient) R 2 is indicated by the concentration.
  • the density value is shown by connecting the scale of density 0-1 and the area in the figure with a line.
  • FIG. 13B shows the ratio of the first wavelength to the second wavelength and the concentration of chlorophyll a actually collected in water when the first wavelength is 667 nm and the second wavelength is 697 nm. Show.
  • FIG. 14 shows a mean square error RMSE (Root Mean Square Error) and a correlation coefficient (determination coefficient) R 2 when the first wavelength is fixed at 667 nm and various values are adopted as the second wavelength. It is the graph which showed this relationship. Note that the arrows in FIGS. 13A and 14 indicate the most suitable wavelength band.
  • RMSE Root Mean Square Error
  • the ratio (or difference) between the wavelengths of 667 nm and 697 nm is good for estimating the concentration of chlorophyll a in Togoike.
  • the water quality inspection system 1 when used to perform a water quality inspection based on the concentration of chlorophyll a, the following is performed.
  • the first optical filter and the second optical filter transmit light in the first wavelength band and the light in the second wavelength band that do not overlap each other within the wavelength band of 650 nm to 740 nm, respectively. More preferably, the first wavelength band includes a wavelength of 670 nm, and the second wavelength band includes a wavelength of 700 nm.
  • the water quality data calculation part 21 calculates the density
  • Colored dissolved organic matter which is one of the dissolved organic matter, is one of the representative substances whose concentration in water is estimated in water quality tests. The colored dissolved organic matter is estimated for its concentration in water based on the above formula and used for water quality inspection.
  • FIG. 15A, FIG. 15B, and FIG. 16 are diagrams for explaining the optimum wavelength for estimating the concentration of colored dissolved organic matter when the water quality inspection target is a lake.
  • FIG. 15A and 15B are diagrams showing the optimal correlation coefficient of two wavelengths.
  • the graphs of FIG. 15A and FIG. 15B are graphs based on 9 days (72 samples) at 8 stations in Togo Pond in Tottori Prefecture, Japan.
  • the first wavelength is shown on the vertical axis
  • the second wavelength is shown on the horizontal axis
  • the correlation coefficient (determination coefficient) R 2 is shown by concentration.
  • the density value is shown by connecting the scale of density 0-1 and the area in the figure with a line.
  • FIG. 15B also shows the ratio of the first wavelength to the second wavelength when the first wavelength is 671 nm and the second wavelength is 409 nm, and the concentration of the colored dissolved organic substance actually collected in water. Is shown.
  • concentration of the colored dissolved organic substance in actual water is acquired by collecting surface water of the location which measured the spectral reflectance, and analyzing.
  • FIG. 16 is a graph showing the relationship between the mean square error RMSE and the correlation coefficient (determination coefficient) R 2 when the first wavelength is fixed at 671 nm and various values are used as the second wavelength. is there.
  • the arrows in the figure indicate the most suitable wavelength band.
  • the arrows in FIGS. 15A and 16 indicate the most suitable wavelength band.
  • the ratio (or difference) between the wavelengths of 671 nm and 409 nm is good for estimating the concentration of colored dissolved organic matter in Togoike.
  • the first optical filter and the second optical filter transmit light in a first wavelength band including a wavelength of 410 nm and light in a second wavelength band including a wavelength of 670 nm and not overlapping with the first wavelength band, respectively.
  • the water quality data calculation unit 21 calculates the concentration of the colored dissolved organic matter as the water quality data of the water quality inspection target based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit 170, and the water quality distribution image generation unit 23 Then, a concentration distribution image indicating the distribution of the concentration of the colored dissolved organic matter calculated as the water quality distribution image is generated.
  • Suspended suspended solids are one of the typical substances whose concentration in water is estimated in water quality tests. Suspended suspended solids are used for water quality tests, with the concentration in water estimated based on the above formula.
  • FIG. 17A and FIG. 17B are diagrams for explaining the optimum wavelength for estimating the concentration of total suspended suspended solids (TSS) when the water quality test target is a lake.
  • TSS total suspended suspended solids
  • FIG. 17A and FIG. 17B are diagrams showing the optimal correlation coefficient of two wavelengths.
  • FIGS. 17A and 17B are graphs based on 9 days (72 samples) at 8 stations in Togo Pond in Tottori Prefecture, Japan.
  • the first wavelength is shown on the vertical axis
  • the second wavelength is shown on the horizontal axis
  • the correlation coefficient (determination coefficient) R 2 is shown by concentration.
  • the density value is shown by connecting the scale of density 0-1 and the area in the figure with a line.
  • FIG. 17B also shows the ratio of the first wavelength to the second wavelength when the first wavelength is 505 nm and the second wavelength is 722 nm, and the total suspended suspended matter actually collected in water. Concentration.
  • the concentration of the total suspended suspended solids in the actual water is obtained by collecting and analyzing the surface water at the location where the spectral reflectance was measured.
  • the ratio (or difference) between the wavelengths of 505 nm and 722 nm is good for estimating the concentration of the total suspended suspended solids in Togoike.
  • the first optical filter and the second optical filter respectively transmit light in a first wavelength band including a wavelength of 510 nm and light in a second wavelength band including a wavelength of 720 nm and not overlapping with the first wavelength band.
  • the water quality data calculation unit 21 calculates the concentration of suspended suspended solids as water quality data to be tested based on the first image and the second image acquired by the image acquisition unit 170, and the water quality distribution image generation unit 23 Generates a concentration distribution image indicating the concentration distribution of the suspended suspended matter calculated as the water quality distribution image.
  • the water quality inspection system 1 can estimate the concentration of the substance used for the water quality inspection by appropriately changing the first wavelength band and the second wavelength band of the imaging device 10.
  • inspection system 1 is not limited to the thing mentioned above.
  • the water quality inspection system 1 can be applied to, for example, a paste color tone inspection and coral monitoring in paste farming.
  • FIG. 18 is a diagram showing the imaging apparatus 10 of this example.
  • the imaging device 10 of this example is disposed in a drone (unmanned aerial vehicle) 8, and acquires an image of the surface of the lake W while flying over the lake W, for example.
  • the drone 8 flies between 30 m and 100 m above the sky, and divides and photographs the water surface of the lake W to acquire an image of the entire range of the lake W.
  • the imaging device 10 includes an optical filter replacement unit.
  • the optical filter replacement unit can select and set the first optical filter and the second optical filter according to the type of substance related to the water quality of the water quality inspection target.
  • FIG. 19 is a front view of the turret switching optical filter device (optical filter replacement unit) 3002.
  • the turret switching optical filter device 3002 has a disk shape, and the first wavelength band and the second wavelength band are different on the same circumference of the turret switching optical filter device 3002.
  • Optical filters 3010, 3012, 3014, and 3016 are arranged at equal intervals of 90 degrees.
  • the turret switching optical filter device 3002 rotates about the central axis 3006, and the optical filters 3010, 3012, 3014, and 3016 are switched. Thereby, the imaging device 10 can switch the wavelength bands of the first optical filter and the second optical filter.
  • this turret switching optical filter device 3002 By applying this turret switching optical filter device 3002 to the imaging device 10 shown in FIG. 1, the optical filter on the optical path of the lens 100a can be replaced.

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Abstract

本発明は、撮像装置の小型化及び軽量化が可能であり、単一の光学系の調整により複数の画像を適切に取得することができ、取得された分光画像の位置合わせが不要である水質検査システム及び水質検査方法を提供することを目的とする。水質検査システムは、撮像光学系と、指向性センサと、指向性センサから第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部と、を有する撮像装置と、撮像装置により撮像された水質検査対象を示す画像であって、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出部と、水質データ算出部により算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成部と、を備える。

Description

水質検査システム及び水質検査方法
　本発明は、水質検査システム及び水質検査方法に関し、特に撮像装置により取得した撮像画像を使用した水質検査を行う水質検査システム及び水質検査方法の技術に関する。
　従来より、リモートセンシングの技術を使用して、海洋及び湖沼の水質検査を行う技術が提案されてきた。
　例えば非特許文献１には、衛星に搭載された海色センサを用いて、全球スケールにおける海水中のクロロフィルａの濃度を指標として植物プランクトンの挙動を把握する技術が記載されている。
　また非特許文献１には、沿岸域海色リモートセンシングのために使用される、多波長イメージ分光放射計が記載されている。具体的には、４００ｎｍ～８００ｎｍの波長の光を円環状に配置された１２個の撮影レンズ及びバンドパスフィルタでそれぞれ分光し、パノラマレンズ、ミラーを組み合わせて、一つのモノクロｓＣＭＯＳ（scientific Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサで受光して、各波長の分光イメージを１枚の画像として検出する多波長イメージ分光放射計が記載されている。
「多波長イメージ分光放射計を用いた沿岸域海色リモートセンシングの試験研究」、日本リモートセンシング学会誌、２０１６年、Ｖｏｌ．３６、ｐ．９３－９９
　非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、円環状に配列された１２個の撮影レンズ及びバンドパスフィルタでそれぞれ分光して、パノラマレンズ及びミラーを組み合わせて一つのモノクロｓＣＭＯＳセンサで受光しているので、撮像装置が大型化してしまう。
　また非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、１２個の光学系を有することからそれぞれの光学系の調整が煩雑である。
　また非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、円環状に配列された光軸が異なる１２個の撮影レンズでそれぞれ撮像されていることから、分光されたそれぞれの像間で位置合わせを行うことが困難である。
　また、非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、１つのモノクロｓＣＭＯＳセンサにより円環状に配列した１２個の分光画像を取得しているので、各分光画像の空間分解能が低くなってしまう。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、撮像装置の小型化及び軽量化が可能であり、単一の光学系の調整により複数の画像を適切に取得することができ、取得された分光画像の位置合わせが不要である水質検査システム及び水質検査方法を提供することである。
　上記目的を達成するために、本発明の一の態様である水質検査システムは、結像レンズと、結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、撮像光学系の第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、指向性センサから第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部と、を有する撮像装置と、撮像装置により撮像された水質検査対象を示す画像であって、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出部と、水質データ算出部により算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成部と、を備える。
　本態様によれば、結像レンズと、結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有する撮像光学系を使用して、波長帯域の異なる第１の画像及び第２の画像が撮像される。これにより本態様は、撮像装置の小型化及び軽量化を図ることができる。
　また、本態様によれば、上述した一つの撮像光学系により第１の画像及び第２の画像が撮像されるので、一つの撮像光学系の調整により、第１の画像及び第２の画像を適切に撮像することができる。
　また、本態様によれば、撮像光学系の第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと上述した一つの撮像光学系とにより、第１の画像及び第２の画像を撮像している。これにより本態様は、第１の画像及び第２の画像間における位置合わせが不要である。
　好ましくは、撮像装置は、光学フィルタ交換部を備え、光学フィルタ交換部は、水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを選択してセット可能である。
　本態様によれば、撮像装置は光学フィルタ交換部を備え、光学フィルタ交換部により、水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを選択してセット可能である。これにより本態様は、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタの交換を簡便に行うことができ、水質検査対象の水質に関連する様々な種類の物質の第１の画像及び第２の画像を取得することができる。
　好ましくは、指向性センサは、瞳分割部として機能する遮光マスク又はマイクロレンズアレイを有する。
　本態様によれば、指向性センサは、瞳分割部として機能する遮光マスク又はマイクロレンズアレイを有する。これにより本態様の指向性センサは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束を適切に受光することができる。
　好ましくは、撮像装置は、水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される。
　本態様によれば、撮像装置が水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される。これにより本態様は、衛星リモートセンシングを利用した水質検査システムに比べて、算出される水質データは大気の影響によるノイズが抑制されており、より正確な水質分布画像を取得することができる。また本態様は、衛星リモートセンシングを応用した水質検査システムに比べて安価に、水質検査を行うことができる。
　好ましくは、水質データ算出部は、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する。
　本態様によれば、水質データ算出部により、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データが算出される。本態様によれば、一つの撮像光学系を介して第１の画像及び第２の画像が撮像されているので、第１の画像及び第２の画像は同じ光軸を有した撮像光学系で撮像されることとなり、両画像間の位置は位置合わせを行わなくとも合っており、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差を、位置合わせをする必要なく算出することができる。
　好ましくは、撮像装置は、水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、画像取得部は、所定の時間間隔で連続して撮像された第１の画像及び第２の画像を取得し、水質データ算出部は、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて時系列の水質データを算出し、水質分布画像生成部は、算出した時系列の水質データに基づいて時系列の水質分布画像を生成する。
　本態様によれば、水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、時系列の水質分布画像が取得される。これにより本態様は、水質検査対象の時系列における水質の変化を確認することができる。
　好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ～７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成部は、水質分布画像として算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　本態様によれば、水質分布画像としてクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像が生成される。すなわち本態様では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ～７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成部は、クロロフィルａの濃度分布画像を生成する。これにより本態様は、水質検査対象のクロロフィルａの濃度について、正確な検査を行うことができる。
　好ましくは、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む。
　本態様によれば、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む。これにより本態様は、水質検査対象に含まれるクロロフィルａの濃度を正確に算出することができる。
　好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、水質分布画像として算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　本態様によれば、水質分布画像として溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像が生成される。すなわち本態様では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、溶存有機物の濃度分布画像を生成する。これにより本態様は、水質検査対象の溶存有機物の濃度について、正確な検査を行うことができる。
　好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、水質分布画像として算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　本態様によれば、水質分布画像として浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像が生成される。すなわち本態様では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、浮遊懸濁物質の濃度分布画像を生成する。これにより本態様は、水質検査対象の浮遊懸濁物質の濃度について、正確な検査を行うことができる。
　本発明の他の態様である水質検査方法は、結像レンズと、結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、撮像光学系の第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、指向性センサから第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部とを有する撮像装置を使用する水質検査方法であって、撮像装置により水質検査対象を撮像し、画像取得部により水質検査対象を示す第１の画像及び第２の画像を取得する画像取得ステップと、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出ステップと、算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成ステップと、を含む。
　好ましくは、撮像装置は、水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される。
　好ましくは、水質データ算出ステップは、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する。
　好ましくは、画像取得ステップは、撮像装置により水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、所定の時間間隔で連続して撮像された第１の画像及び第２の画像を取得し、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて時系列の水質データを算出し、水質分布画像生成ステップは、算出した時系列の水質データに基づいて時系列の水質分布画像を生成する。
　好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ～７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成ステップは、水質分布画像として算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　好ましくは、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む。
　好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成ステップは、水質分布画像として算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成ステップは、水質分布画像として算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　本発明によれば、単一の結像レンズを有する撮像光学系を有する撮像装置により第１の画像及び第２の画像が取得され、その取得された第１の画像及び第２の画像に基づいて、水質分布画像が生成される。これにより、複数の結像レンズを有する撮像光学系を有する撮像装置で構成された水質検査システムに比べて、水質検査システムの小型化及び軽量化を図ることができ、撮像光学系の調整が簡便であり、各波長帯域の画像間の位置合わせの手間を省くことができる。
水質検査システムの概要を示す概念図である。 撮像装置の設置例を示す図である。 撮像装置のブロック構成の一例を模式的に示す図である。 マイクロレンズと対応する受光素子群とを光軸方向から見た模式図である。 マイクロレンズと対応する受光素子群とを光軸方向から見た模式図である。 図４Ａの破線５－５における断面図である。 遮光マスクを瞳分割部として機能させた場合について説明する図である。 遮光マスクの形状の一例を示す斜視図である。 遮光マスクの形状の一例を示す斜視図である。 波長分離フィルタを光軸方向から見た場合の模式図である。 波長分離フィルタを光軸方向から見た場合の模式図である。 コンピュータコントローラの機能ブロック図である。 水質分布画像の一例を示す図である。 水質検査システムの動作フローを示す図である。 富栄養水の分光反射率に関して示す図である。 クロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。 クロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。 クロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。 有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 総浮遊懸濁物質の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 総浮遊懸濁物質の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 撮像装置をドローンに配設した例を示す図である。 ターレット切り替え式光学フィルタ装置の正面図である。
　以下、添付図面にしたがって本発明にかかる水質検査システム及び水質検査方法の好ましい実施の形態について説明する。
　［水質検査システム］
　図１は、水質検査システム１の概要を示す概念図である。
　水質検査システム１は、撮像装置１０とコンピュータ１１とを備える。撮像装置１０は、水質検査対象である湖Ｗの撮像画像を取得する。すなわち、太陽３で照らされた湖Ｗでの反射光を撮像装置１０は受光して撮像画像を取得する。撮像装置１０で取得された撮像画像は、無線通信によりコンピュータ１１に送信される。そしてコンピュータ１１で受信された画像に基づき、コンピュータ１１に備えられた水質データ算出部２１（図９）により水質データの算出及び水質分布画像生成部２３（図９）で水質分布画像が生成される。なお、図１で示した例では、撮像装置１０で取得された画像が無線通信によりコンピュータ１１に逐次送られる例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、撮像装置１０が湖Ｗの撮像画像を全て取得した後に、コンピュータ１１の入力部（不図示）と撮像装置１０とを有線によりつないだ後に、撮像画像が送信されてもよい。
　図２は、湖Ｗを水質検査対象とする場合の撮像装置１０の設置例を示す図である。図２に示す場合は、水質検査対象の湖Ｗの全体を分割して撮像可能な複数地点に設置される。すなわち、撮像装置１０は湖Ｗの一部分を撮像するように、例えば高さ３０ｍ～１５０ｍの箇所に設置される。また撮像装置１０は、複数台設置され、湖Ｗの全面の撮像画像を取得できるようにしている。なお、水質検査対象と撮像装置１０の画角との関係によっては、分割撮影することなく水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置されてもよい。
　［撮像装置］
　図３は、撮像装置１０のブロック構成の一例を模式的に示す図である。
　撮像装置１０は、波長が異なる光を受光して複数の画像を撮像する機能を提供する。撮像装置１０は、レンズ系１００、受光ユニット２０、画像取得部１７０、及び画像記録部１９０を備える。
　レンズ系（撮像光学系）１００は、単一の撮像用のレンズ系であり、入射した光が通過する領域毎に異なる透過波長特性を持つ。レンズ系１００は、１以上のレンズ（結像レンズ）１００ａと、結像レンズの入射領域毎に透過波長帯域を異ならせるための波長分離フィルタ１００ｂを備える。
　波長分離フィルタ１００ｂは、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有している。すなわち、第１の波長帯域の光を透過させる光学フィルタ１００ｂ－Ａ（第１の光学フィルタ）と、第２の波長帯域の光を透過する光学フィルタ１００ｂ－Ｂ（第２の光学フィルタ）とを有している。なお、ここで波長帯域とはある一定の幅を有する波長の範囲であり、水質検査システム１において適切な水質検査を行える範囲で波長帯域が決定される。
　ここで、レンズ１００ａの射出瞳１２０の瞳領域１２２ａ（第１の領域）には光学フィルタ１００ｂ－Ａが、瞳領域１２２ｂ（第２の領域）には光学フィルタ１００ｂ－Ｂがそれぞれ対応して配置されている。したがって、レンズ系１００を通過した被写体光のうち、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光は第１の波長帯域、瞳領域１２２ｂを通過した光は第２の波長帯域を有する光となっている。
　なお、本実施形態の波長分離フィルタ１００ｂは、レンズ１００ａの瞳面の近傍であって、被写体光の光路上においてレンズ１００ａの後段に配置されているが、これと光学的に等価な位置に配置されていればよい。またレンズ系１００は、レンズ系全体で異なる透過波長特性を与える光路が存在すればよく、透過波長特性の違いが特定の光学フィルタの特定の光学面によって提供されなくてもよい。また、波長分離フィルタ１００ｂが、レンズ効果を併せ持っていてもよい。
　レンズ系１００を通過した被写体光は、受光ユニット２０に入射する。受光ユニット２０は、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光、瞳領域１２２ｂを通過した光をそれぞれ分離して受光する。受光ユニット２０は、それぞれ分離して受光した光による信号を画像信号として画像取得部１７０に供給する。
　画像取得部１７０は、第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する。すなわち画像取得部１７０は、画像信号から、それぞれ波長の異なる２つの画像を取得する。画像記録部１９０は、画像取得部１７０が取得した画像を記録する。画像記録部１９０は、不揮発性メモリに画像を記録してもよい。不揮発性メモリは、画像記録部１９０が有してもよい。また、不揮発性メモリは、撮像装置１０に対して着脱可能に設けられた外部メモリであってもよい。画像記録部１９０は、撮像装置１０の外部（例えばコンピュータ１１）に画像を出力してもよい。
　受光ユニット（指向性センサ）２０は、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する。また受光ユニット２０では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光される。
　受光ユニット２０は、複数のマイクロレンズ１５２を有する。マイクロレンズ１５２は、光軸に垂直な方向に所定の規則にしたがって配置されている。各マイクロレンズ１５２には、それぞれ対応する受光素子群１６１が偏向光学要素として配置されている。受光素子群１６１は、複数の受光素子１６２から構成されている。
　複数の受光素子１６２は、ＭＯＳ（Metal Oxide Semiconductor）又はＣＭＯＳ型撮像素子が用いられる。複数の受光素子１６２はこの他に、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）型撮像素子などの固体撮像素子が用いられてもよい。
　なお、上述の説明では波長が互いに異なる２つの光束を受光する撮像装置１０の例に関して説明を行ったが、撮像装置１０はこれに限定されるものではない。例えば撮像装置１０は、波長が互いに異なる３つの光束を受光してもよい。
　図４Ａは、マイクロレンズ１５２と対応する受光素子群１６１を光軸方向から見た模式図である。同図に示すように、本実施形態では、１つのマイクロレンズ１５２に対応して、４つの受光素子１６２－１ａ、１６２－１ｂ、１６２－２ａ、１６２－２ｂ、が２行２列に配置された受光素子群１６１が備えられている。
　マイクロレンズと対応する受光素子群の別の例を図４Ｂに示す。図４Ｂに示すように、マイクロレンズ１５２に対して矩形状の受光素子１１６２－１及び１１６２－２が配置された受光素子群１１６１が対応していてもよい。
　図５は、図４Ａの破線５－５における断面図である。同図に示すように、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２－１ａに受光される。ここでは図示を省略しているが、瞳領域１２２ｂを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２－１ｂにも同様に受光される。
　また、瞳領域１２２ｂを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２－２ａ及び１６２－２ｂに受光される。なお、同図に示す２６２は、隣接画素との間の干渉を防ぐために設けられた遮光部である。
　前述のように、瞳領域１２２ａを通過した光は第１の波長帯域の光、瞳領域１２２ｂを通過した光は第２の波長帯域の光である。したがって、受光素子１６２－１ａ及び１６２－１ｂは第１の波長帯域の光を受光し、受光素子１６２－２ａ及び１６２－２ｂは第２の波長帯域の光を受光する。
　このように、マイクロレンズがレンズ系１００の瞳と複数の受光素子１６２との結像関係を結ぶことで、各々の受光素子１６２が受光する光は、レンズ系１００の射出瞳１２０における予め定められた瞳領域１２２を通過したものに制限される。
　受光素子群１６１の各受光素子１６２は、受光量に応じた強度の撮像信号を、画像取得部１７０に出力する。画像取得部１７０は、複数の受光素子１６２の撮像信号から、被写体の画像を生成し取得する。具体的には、画像取得部１７０は、受光素子群１６１から供給された撮像信号から、異なる波長帯域の画像を示す画像信号を生成する。
　本例では、画像取得部１７０は、瞳領域１２２ａを通過した光を受光する受光素子１６２－１ａ及び１６２－１ｂの撮像信号から、第１の波長帯域の画像（第１の画像）を生成する。また瞳領域１２２ｂを通過した光を受光する受光素子１６２－２ａ及び１６２－２ｂの撮像信号から、第２の波長帯域の画像（第２の画像）を生成する。
　本実施形態では、マイクロレンズが射出瞳の２つの領域を通過した光を、縦方向に２つの受光素子に入射させる例を示している。マイクロレンズが指向する射出瞳の２つの領域は、撮像光学系の透過波長がそれぞれ異なる各領域に対応する。このため、２つの異なる波長帯域の画像を、同時に、独立に、並列に得ることができる。したがって、撮像装置１０で取得される２つの画像は、同一の光軸を有する画像となる。この場合は、複数のマイクロレンズ１５２（マイクロレンズアレイ）が瞳分割部として機能している。
　また、マイクロレンズ１５２に複数の受光素子１６２対応させる態様とは別に、マイクロレンズ１５２に一つの受光素子１６２を対応させて遮光マスクを瞳分割部として機能させることも可能である。図６は、図５と同様の断面図において、遮光マスクを瞳分割部として機能させた場合について説明する図である。この場合には、一つのマイクロレンズ１５２に対して一つの受光素子１６２が備えられており、各受光素子１６２は図７Ａ及び図７Ｂに示された遮光マスク２２６２－１および２２６２－２で一部が遮光されている。これにより、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２－１ａに受光される。また、瞳領域１２２ｂを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２－２ａ及び１６２－２ｂに受光される。
　図７Ａ及び図７Ｂは、それぞれ各受光素子上に形成される遮光マスク２２６２－１及び遮光マスク２２６２－２の形状の一例を示す斜視図である。遮光マスク２２６２－１の開口部は、光学フィルタ１００ｂ－Ａと相似形状となっており、受光素子１６２の半分のみに受光させる形状となっている。また遮光マスク２２６２－２の開口部は、光学フィルタ１００ｂ－Ｂと相似形状となっており、受光素子１６２の半分のみに受光させる形状となっている。なお、遮光マスク２２６２－１及び２２６２－２の形状は、図７Ａ及び図７Ｂで示したように半円形状に限定されず、波長分離フィルタ１００ｂに対応して受光素子１６２の受光領域を半分に塞ぐような形状を採用することができる。
　図８Ａ及び図８Ｂは、波長分離フィルタを光軸方向から見た場合の模式図である。
　図８Ａは、図３に示す波長分離フィルタ１００ｂを光軸方向から見た模式図である。同図に示すように、波長分離フィルタ１００ｂは２分割されており、光学フィルタ１００ｂ－Ａ及び光学フィルタ１００ｂ－Ｂが縦方向に配置されている。ここで光学フィルタ１００ｂ－Ａは、結像レンズの第１の領域に対応する第１の光学フィルタであり、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタである。また光学フィルタ１００ｂ－Ｂは、結像レンズの第２の領域に対応する第２の光学フィルタであり、第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタである。
　図８Ｂは、他の例の波長分離フィルタ１０２ｂを光軸方向から見た模式図である。波長分離フィルタ１０２ｂは、レンズ１００ａの中心に対応する点からの距離により区分された円形及び円環形状の光学フィルタからなる。本例では、波長分離フィルタ１０２ｂの中心に円形の光学フィルタ１０２ｂ－Ａが配置され、波長分離フィルタ１０２ｂの外側に円環形状の光学フィルタ１０２ｂ－Ｂが配置されている。波長分離フィルタ１０２ｂが、レンズ効果を併せ持つ態様も可能である。
　このように各波長帯域を透過させる光学フィルタを配置した場合であっても、複数の受光素子１６２によって各波長帯域を分離して受光することができる。
　［コンピュータ］
　次に、水質検査システム１を撮像装置１０と共に構成するコンピュータ１１に関して説明する。
　コンピュータ１１（図１）は、撮像装置１０から送られてくる画像データ（画像）等のデータ類を受信する。コンピュータコントローラ１４は、コンピュータ１１を統括的に制御し、撮像装置１０からの画像データを画像処理する。コンピュータ１１はディスプレイ１６（図１）を有し、コンピュータコントローラ１４における処理内容等が必要に応じてディスプレイ１６に表示される。ユーザは、ディスプレイ１６の表示を確認しながらキーボード等の入力手段（図示省略）を操作することで、コンピュータコントローラ１４に対してデータやコマンドを入力することができる。これによりユーザは、コンピュータ１１を制御することができる。
　コンピュータコントローラ１４は、制御処理に必要な回路類を有し、例えば演算処理回路（ＣＰＵ（central processing Unit）等）やメモリ等を具備する。
　図９は、コンピュータコントローラ１４の機能ブロック図である。コンピュータコントローラ１４には、水質データ算出部２１及び水質分布画像生成部２３が設けられている。また、コンピュータコントローラ１４には撮像装置１０で取得された第１の画像Ｐ１及び第２の画像Ｐ２が入力される。
　水質データ算出部２１は、撮像装置１０により撮像された水質検査対象を示す画像であって、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する。例えば、水質データ算出部２１は、第１の画像Ｐ１及び第２の画像Ｐ２における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する。すなわち、水質データ算出部２１は、第１の画像Ｐ１と第２の画像Ｐ２とにおける同じ位置での第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光の反射率の比又は差により水質データを算出する。例えば水質データ算出部２１は、水質データとして、水質に関連する物質の濃度を算出する。なお、第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光と水質検査対象の水質データとの関係は後述する。
　水質分布画像生成部２３は、水質データ算出部２１により算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する。例えば水質分布画像生成部２３は、水質データが水質に関連する物質の濃度であった場合には、湖Ｗの水質に関連する物質の濃度の分布画像を生成する。
　図１０は、水質分布画像生成部２３で生成される水質分布画像の一例を示す図である。図１０で示された水質分布画像２５は、湖Ｗにおける水質に関連する物質（例えばクロロフィルａ）の濃度分布が示されており、水質に関連する物質の濃度が高いエリア、標準エリア、低いエリアが示されている。水質分布画像生成部２３で生成された水質分布画像２５は、コンピュータ１１のディスプレイ１６に表示される。
　なお水質分布画像生成部２３は、時系列の水質分布画像２５を生成してもよい。すなわち、撮像装置１０は、水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、画像取得部１７０は、所定の時間間隔で連続して撮像された第１の画像及び第２の画像を取得する。そして水質データ算出部２１は、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて時系列の水質データを算出する。水質分布画像生成部２３は、時系列の水質データに基づいて、時系列の水質分布画像２５を生成する。
　例えば水質分布画像生成部２３は、時間単位の水質分布画像２５を生成してもよいし、日にち単位の水質分布画像２５を生成してもよいし、月単位の水質分布画像２５を生成してもよい。
　図１１は、水質検査システム１の動作フローを示す図である。
　先ず水質検査システム１のユーザは、水質検査対象の水質検査を行うにあたり、水質検査に用いる物質を決定する。すなわち、ユーザは水質検査システム１により検出を行う物質を決定する（ステップＳ１０）。その後ユーザは、検出を行う物質に合わせて、第１の波長帯域及び第２の波長帯域を決定する（ステップＳ１１）。そして、決定された第１の波長帯域及び第２の波長帯域に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタが撮像装置１０にセットされる。
　そして撮像装置１０は、水質検査対象の第１の画像及び第２の画像を取得する（ステップＳ１２：画像取得ステップ）。その後、撮像装置１０で取得された第１の画像及び第２の画像は、コンピュータ１１に入力される。
　コンピュータ１１の水質データ算出部２１は、入力された第１の画像及び第２の画像に基づいて、水質データを算出する（ステップＳ１３：水質データ算出ステップ）。その後、水質分布画像生成部２３は、水質データ算出部２１が算出した水質データに基づいて、水質分布画像を生成する（ステップＳ１４：水質分布画像生成ステップ）。その後、コンピュータ１１はディスプレイ１６に水質分布画像を表示する（ステップＳ１５）。
　上記実施形態において、（例えば、画像処理部、輪郭強調部、色補正部、特徴抽出部）といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
　１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータ１１に代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
　上述の各構成及び機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは両者の組み合わせによって適宜実現可能である。例えば、上述の処理ステップ（処理手順）をコンピュータ１１に実行させるプログラム、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一時的記録媒体）、或いはそのようなプログラムをインストール可能なコンピュータ１１に対しても本発明を適用することが可能である。
　［水質データ］
　次に、水質検査システム１において、水質検査対象の水質データを算出する場合に、検出される具体的な物質及びその物質を検出するための波長帯域に関して説明する。
　一般に、海洋及び湖沼の水質をリモートセンシングにより検査する場合には、クロロフィルa（Ｃｈｌ．ａ（Chlorophyll-a））、溶存有機物（ＤＯＭ（Dissolved organic matter）、例えば有色溶存有機物（ＣＤＯＭ（Colored dissolved organic matter））が使われる）、又は浮遊懸濁物質（ＳＳ（suspended solids））の水中の濃度を推定することにより行われる。これらの物質の水中の濃度を推定する場合には、水質検査対象の水面での分光反射率を測定することにより行われ、濃度を推定する物質、その推定される物質の濃度、及び水質検査を行う場所（外洋、沿岸、湖沼、又は河口付近）によって、最適な分光反射率を測定するための波長帯域が変化する。
　以下に、水質検査を行う場合に検出される代表的な物質とその検出に使用される波長帯域に関して説明する。
　［クロロフィルａ］
　クロロフィルａは、水質検査において水中の濃度が推定される代表的な物質の一つである。
　図１２は、典型的な富栄養水の分光反射率に関して示す図である。同図では、Ｘ軸に波長が示されＹ軸に反射率が示されており、典型的な富栄養水の分光反射率のグラフが示されている。
　典型的な富栄養水の分光反射率の特性は、波長が５７０ｎｍ付近に最大値を持つ。また、波長６７０ｎｍ付近の極小はクロロフィルａによる光の吸収が起因するものである。特に富栄養水の湖沼及び沿岸における水質検査においては、６５０ｎｍから７２０ｎｍまでの波長での反射率の最小値と最大値との比又は差が、水中のクロロフィルａの濃度と相関が高いことが知られている。そこで、この波長帯域の反射率の最小値と最大値とを使用して、クロロフィルａの濃度の推定が行われる。なお、クロロフィルａの濃度の増加に伴い、最大値は高波長側へシフトしていくことが知られているが、上述したように、撮像装置１０は、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタでの透過させる波長帯域を変化させることにより、この高波長側へのシフトにも対応することができる。
　基本的なクロロフィルａの推定モデルとして、以下のような２波長のバンド比法による推定が知られている。
（式１）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Chl.a：クロロフィルａの濃度
R(λ)：波長λの反射率
　使われる２波長は水域によって異なることが知られており、例えば沿岸では６７０ｎｍと７２０ｎｍとが使用されている。
　図１３Ａ、図１３Ｂ及び図１４は、水質検査対象が湖沼の場合にクロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。
　図１３Ａ及び図１３Ｂは、２波長の最適相関係数を示す図である。図１３Ａ及び図１３Ｂのグラフは、日本の鳥取県にある東郷池において８測点で９日間（サンプル数７２）データを集め、グラフ化を行ったものである。具体的には、全波長域における分光反射率を測定し、その測定された反射率を上記の式１を用いて、クロロフィルａの濃度との相関を調べた。なお、分光反射率を測定した箇所の表層水を採水して解析することにより、実際の水中でのクロロフィルａの濃度を取得している。
　図１３Ａには、縦軸に第１の波長が示されており横軸に第２の波長が示されており、相関係数（決定係数）Ｒ２が濃度によって示されている。なお、濃度０－１のスケールと図中の領域を線で結ぶことにより濃度の値を示している。また図１３Ｂには、第１の波長を６６７ｎｍとして第２の波長を６９７ｎｍとした場合に第１の波長と第２の波長との比と、実際に採取されたクロロフィルａの水中の濃度とを示している。
　図１４は、第１の波長を６６７ｎｍとして固定し、第２の波長として様々な値が採用された場合の、平均二乗誤差RMSE(Root Mean Square Error)と相関係数（決定係数）Ｒ２との関係を示したグラフである。なお、図１３Ａ及び図１４中の矢印は、最も適する波長帯域を示す。
　図１３Ａ、図１３Ｂ及び図１４に示されるように、東郷池のクロロフィルａの濃度を推定するには６６７ｎｍと６９７ｎｍとの波長の比（又は差）を測定することが良いことが分かる。
　そこで、水質検査システム１を使用してクロロフィルａの濃度に基づいて、水質検査を行う場合には、以下のようにする。
　第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ～７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させるようにする。より好ましくは、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含むようにする。
　そして水質データ算出部２１は、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成部２３は、水質分布画像として算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　［有色溶存有機物］
　溶存有機物の一つである有色溶存有機物は、水質検査において水中の濃度が推定される代表的な物質の一つである。有色溶存有機物は、上記した式に基づいて水中の濃度が推定されて水質検査に使用されている。
　図１５Ａ、図１５Ｂ及び図１６は、水質検査対象が湖沼の場合に有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。
　図１５Ａ及び図１５Ｂは、２波長の最適相関係数を示す図である。図１５Ａ及び図１５Ｂのグラフは、日本の鳥取県にある東郷池において、８測点において９日間（サンプル数７２）に基づいて、グラフ化を行ったものである。図１５Ａには、縦軸に第１の波長が示されており横軸に第２の波長が示されており、相関係数（決定係数）Ｒ２が濃度によって示されている。なお、濃度０－１のスケールと図中の領域を線で結ぶことにより濃度の値を示している。また図１５Ｂには、第１の波長を６７１ｎｍとして第２の波長を４０９ｎｍとした場合に第１の波長と第２の波長との比と、実際に採取された有色溶存有機物の水中の濃度とを示している。なお、分光反射率を測定した箇所の表層水を採水して解析することにより、実際の水中での有色溶存有機物の濃度を取得している。
　図１６は、第１の波長を６７１ｎｍとして固定し、第２の波長として様々な値が採用した場合の、平均二乗誤差RMSEと相関係数（決定係数）Ｒ２との関係を示したグラフである。なお、図中の矢印は、最も適する波長帯域を示す。なお、図１５Ａ及び図１６中の矢印は、最も適する波長帯域を示す。
　図１５Ａ、図１５Ｂ及び図１６に示されるように、東郷池の有色溶存有機物の濃度を推定するには６７１ｎｍと４０９ｎｍとの波長の比（又は差）を測定することが良いことが分かる。
　そこで、水質検査システム１を使用して有色溶存有機物の濃度に基づいて、水質検査を行う場合には、以下のようにする。
　第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させる。
　そして水質データ算出部２１は、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして有色溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成部２３は、水質分布画像として算出した有色溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　［浮遊懸濁物質］
　浮遊懸濁物質は、水質検査において水中の濃度が推定される代表的な物質の一つである。浮遊懸濁物質は、上記した式に基づいて水中の濃度が推定されて水質検査に使用されている。
　図１７Ａ及び図１７Ｂは、水質検査対象が湖沼の場合に総浮遊懸濁物質（ＴＳＳ）の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。
　図１７Ａ及び図１７Ｂは、２波長の最適相関係数を示す図である。図１７Ａ及び図１７Ｂは、日本の鳥取県にある東郷池において、８測点において９日間（サンプル数７２）に基づいて、グラフ化を行ったものである。図１７Ａには、縦軸に第１の波長が示されており横軸に第２の波長が示されており、相関係数（決定係数）Ｒ２が濃度によって示されている。なお、濃度０－１のスケールと図中の領域を線で結ぶことにより濃度の値を示している。また図１７Ｂには、第１の波長を５０５ｎｍとして第２の波長を７２２ｎｍとした場合に第１の波長と第２の波長との比と、実際に採取された総浮遊懸濁物質の水中の濃度とを示している。なお、分光反射率を測定した箇所の表層水を採水して解析することにより、実際の水中での総浮遊懸濁物質の濃度を取得している。
　図１７Ａ及び図１７Ｂに示されるように、東郷池の総浮遊懸濁物質の濃度を推定するには５０５ｎｍと７２２ｎｍとの波長の比（又は差）を測定することが良いことが分かる。
　そこで、水質検査システム１を使用して総浮遊懸濁物質の濃度に基づいて、水質検査を行う場合には、以下のようにする。
　第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させる。
　そして水質データ算出部２１は、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成部２３は、水質分布画像として算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。
　以上で説明したように、水質検査システム１は、撮像装置１０の第１の波長帯域及び第２の波長帯域を適宜変えることにより、水質検査に用いられる物質の濃度の推定を行うことができる。なお、水質検査システム１で行える水質検査に用いられる物質は上述した物に限定されるものではない。また、水質検査システム１は、例えばのり養殖におけるのりの色調検査や、サンゴモニタリングにも応用が可能である。
　＜応用例１＞
　次に、水質検査システム１の応用例１について説明する。本例の水質検査システム１は、撮像装置１０が無人飛行体に配設される。
　図１８は、本例の撮像装置１０に関して示した図である。本例の撮像装置１０は、ドローン（無人飛行体）８に配設されており、例えば湖Ｗの上空を飛行しながら湖Ｗの水面の画像を取得する。例えばドローン８は、上空３０ｍから１００ｍの間を飛行し、湖Ｗの水面を分割撮影して湖Ｗの全範囲の画像を取得する。撮像装置１０をドローン８に配設して第１の画像及び第２の画像を取得させることにより、撮像装置１０の設置場所に関する問題なく、水質検査対象の画像を取得することができる。
　＜応用例２＞
　次に、水質検査システム１の応用例２について説明する。本例の水質検査システム１は、撮像装置１０が光学フィルタ交換部を備える。
　光学フィルタ交換部は、水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを選択してセット可能である。
　図１９は、ターレット切り替え式光学フィルタ装置（光学フィルタ交換部）３００２の正面図である。本図に示すように、ターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２は円板形状であり、ターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２の同一円周上には、それぞれ第１の波長帯域と第２の波長帯域が異なる光学フィルタ３０１０、３０１２、３０１４、及び３０１６が９０度の等間隔で配設されている。ターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２は中心軸３００６を中心にして回転して、光学フィルタ３０１０、３０１２、３０１４、及び３０１６が切り替わる。これにより、撮像装置１０は第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタの波長帯域を切り替えることが可能となる。
　このターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２を図１に示す撮像装置１０に適用することで、レンズ１００ａの光路上の光学フィルタを交換可能となる。
　以上で本発明の例に関して説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
　１　　　　　　水質検査システム
　３　　　　　　太陽
　８　　　　　　ドローン
　１０　　　　　撮像装置
　１１　　　　　コンピュータ
　１４　　　　　コンピュータコントローラ
　１６　　　　　ディスプレイ
　２０　　　　　受光ユニット
　２１　　　　　水質データ算出部
　２３　　　　　水質分布画像生成部
　２５　　　　　水質分布画像
　１００　　　　レンズ系
　１００ａ　　　レンズ
　１００ｂ　　　波長分離フィルタ
　１０２ｂ　　　波長分離フィルタ
　１２０　　　　射出瞳
　１２２ａ　　　瞳領域
　１２２ｂ　　　瞳領域
　１５２　　　　マイクロレンズ
　１６１　　　　受光素子群
　１６２　　　　受光素子
　１７０　　　　画像取得部
　１９０　　　　画像記録部
　２６２　　　　遮光部
　３００２　　　ターレット切り替え式光学フィルタ装置
　Ｓ１０－Ｓ１５　　　水質検査方法の工程

Claims (18)

  1. 　結像レンズと、前記結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる前記第１の光学フィルタ及び前記第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる前記第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、
    　２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、前記撮像光学系の前記第１の光学フィルタ及び前記第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、
    　前記指向性センサから前記第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と前記第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部と、を有する撮像装置と、
    　前記撮像装置により撮像された水質検査対象を示す画像であって、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出部と、
    　前記水質データ算出部により算出した前記水質データに基づいて前記水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成部と、
    　を備えた水質検査システム。
  2. 　前記撮像装置は、光学フィルタ交換部を備え、
    　前記光学フィルタ交換部は、前記水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて前記第１の光学フィルタ及び前記第２の光学フィルタを選択してセット可能である請求項１に記載の水質検査システム。
  3. 　前記指向性センサは、瞳分割部として機能する遮光マスク又はマイクロレンズアレイを有する請求項１又は２に記載の水質検査システム。
  4. 　前記撮像装置は、前記水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は前記水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される請求項１から３のいずれか１項に記載の水質検査システム。
  5. 　前記水質データ算出部は、前記第１の画像及び前記第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する請求項１から４のいずれか１項に記載の水質検査システム。
  6. 　前記撮像装置は、前記水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、
    　前記画像取得部は、前記所定の時間間隔で連続して撮像された前記第１の画像及び前記第２の画像を取得し、
    　前記水質データ算出部は、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて時系列の前記水質データを算出し、
    　前記水質分布画像生成部は、前記算出した時系列の前記水質データに基づいて時系列の前記水質分布画像を生成する請求項１から５のいずれか１項に記載の水質検査システム。
  7. 　前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ～７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない前記第１の波長帯域の光及び前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    　前記水質データ算出部は、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、
    　前記水質分布画像生成部は、前記水質分布画像として前記算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の水質検査システム。
  8. 　前記第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、前記第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む請求項７に記載の水質検査システム。
  9. 　前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    　前記水質データ算出部は、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、
    　前記水質分布画像生成部は、前記水質分布画像として前記算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の水質検査システム。
  10. 　前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    　前記水質データ算出部は、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、
    　前記水質分布画像生成部は、前記水質分布画像として前記算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の水質検査システム。
  11. 　結像レンズと、前記結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる前記第１の光学フィルタ及び前記第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる前記第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、前記撮像光学系の前記第１の光学フィルタ及び前記第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、前記指向性センサから前記第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と前記第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部とを有する撮像装置を使用する水質検査方法であって、
    　前記撮像装置により水質検査対象を撮像し、前記画像取得部により前記水質検査対象を示す前記第１の画像及び前記第２の画像を取得する画像取得ステップと、
    　前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出ステップと、
    　前記算出した前記水質データに基づいて前記水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成ステップと、
    　を含む水質検査方法。
  12. 　前記撮像装置は、前記水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は前記水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される請求項１１に記載の水質検査方法。
  13. 　前記水質データ算出ステップは、前記第１の画像及び前記第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する請求項１１又は１２に記載の水質検査方法。
  14. 　前記画像取得ステップは、前記撮像装置により前記水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、前記所定の時間間隔で連続して撮像された前記第１の画像及び前記第２の画像を取得し、
    　前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて時系列の前記水質データを算出し、
    　前記水質分布画像生成ステップは、前記算出した時系列の前記水質データに基づいて時系列の前記水質分布画像を生成する請求項１１から１３のいずれか１項に記載の水質検査方法。
  15. 　前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ～７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない前記第１の波長帯域の光及び前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    　前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、
    　前記水質分布画像生成ステップは、前記水質分布画像として前記算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１１から１４のいずれか１項に記載の水質検査方法。
  16. 　前記第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、前記第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む請求項１５に記載の水質検査方法。
  17. 　前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    　前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、
    　前記水質分布画像生成ステップは、前記水質分布画像として前記算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１１から１４のいずれか１項に記載の水質検査方法。
  18. 　前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    　前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、
    　前記水質分布画像生成ステップは、前記水質分布画像として前記算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１１から１４のいずれか１項に記載の水質検査方法。
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