JPH05146791A

JPH05146791A - 微生物認識装置

Info

Publication number: JPH05146791A
Application number: JP3336242A
Authority: JP
Inventors: Fumitomo Go; 文智呉; Mikio Yoda; 幹雄依田; Shoji Watanabe; 昭二渡辺; Ichirou Enbutsu; 伊智郎圓佛; Tomonori Kaneko; 智則金子; Naoki Hara; 直樹原
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1991-11-26
Filing date: 1991-11-26
Publication date: 1993-06-15

Abstract

(57)【要約】【目的】最適の閾値により、画像処理を行い、正確に
活性汚泥中の微生物を認識し、併せて、正確に微生物の
状態を把握し、下水処理等のプラントへの運転管理の制
御を最適に行うことにある。【構成】液体中の微生物を撮像する撮像装置と、その
映像信号に基づいて画像処理する画像処理装置と、この
画像を表示するモニタ装置からなる微生物認識装置にお
いて、モニタ画面の平均輝度から閾値を決定する手段
と、この閾値による２値化処理を行う手段と、２値化処
理から出力される映像信号に基づいて、微生物の大き
さ、個数、出現頻度などを計測する手段と、この計測手
段からの計測値を基に該微生物のうち特定微生物の長さ
を分級する手段と、この分級情報を基に前記２値化閾値
の適正診断を行う手段と、この２値化閾値が適正でない
とき補正する閾値補正手段とを具備し、液体中の微生物
状態を監視する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば、下水処理プロ
セスなどにおける微生物を監視する微生物認識装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】下水処理場では、エアレーションタンク
において、流入水中の有機物を微生物に摂取させ、沈殿
池において微生物を沈降させている。下水処理場から放
流する水質をよくするには、微生物の形状をよくするこ
とが必要である。微生物は凝集性微生物と糸状性微生物
に大別されるが、糸状性微生物が繁殖しすぎると沈降性
が悪くなる。沈降性が悪くなることをバルキング現象と
称している。沈降性が悪化すると、沈殿池から微生物が
流出し、放流水質の悪化を招くことになる。従って、糸
状性微生物を繁殖させないことが重要なことである。糸
状性微生物として、例えば、スファエロテルス（Ｓｐｈ
ａｅｒｏｔｉｌｕｓ）などがある。糸状性微生物が繁殖
しすぎるのを防止するためには、微生物の種類やその出
現量あるいは濃度を連続的かつ定量的に計測し、運転管
理に反映させる必要がある。この場合、微生物の凝集状
態やその棲息環境を乱さず、正確な微生物の状態を得る
ことが重要である。従来、微生物の状態を監視するには
撮像手段により微生物を撮像し、画像処理技術を利用し
た微生物認識装置が提案されている。具体的には撮像手
段で撮像した映像信号（濃淡画像）を閾値によって２値
化した後に微生物を抽出認識するようにしている。画像
処理技術を利用した微生物認識装置は、例えば、特開昭
６２−５０６０８号公報に記載されている。この先行技
術文献では、濃淡画像のヒストグラムを基に閾値を一義
的に決定している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ヒストグラムによって
閾値を一義的に決定すると、撮像手段としての水中顕微
鏡のレンズの汚れや照明の変化によって、撮像した映像
信号のヒストグラム（特に輝度）が変化する。通常、映
像信号のヒストグラムの輝度が低下する。このため、微
生物を正確に抽出し認識することができなくなる。ま
た、糸状性微生物と凝集性微生物は輝度が異なるため、
２値化する最適の閾値も異にする。ただ、閾値が近接し
ている。従って、両微生物に対する閾値を最適にしない
と、糸状性微生物と凝集性微生物を正確に抽出認識する
ことができない、という問題点を存する。本発明の目的
は、上記事情に鑑み、微生物の認識を正確に行える微生
物認識装置を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の目的は、液体中
の微生物を撮像する撮像装置と、その映像信号に基づい
て画像処理する画像処理装置と、この画像を表示するモ
ニタ装置からなる微生物認識装置において、映像信号を
２値化処理した２値化画像を求め、この２値化画像から
微生物の大きさ、個数、出現頻度などを計測して、この
微生物のうち特定微生物の長さを分級し、この分級した
情報を基に２値化閾値の適正診断を行い、予め定めた所
定範囲の分級数となるように２値化する閾値を補正する
ことにより、達成される。なお、本明細書では、微生物
の長さの頻度分布を長さの分級と称することにする。

【０００５】

【作用】微生物の分級数は、下水処理プラントの状態に
拘らず所定範囲にあり、分級数に対応して閾値を変化さ
せることにより、微生物の最適な２値化画像を得ること
ができる。

【０００６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。図１は、本発明の一実施例の構成を示す。図１にお
いて、流入した汚水は、沈殿池１００において大き塵埃
などを沈降除去された後に、エアレ−ションタンク１１
０に流入する。さらに、エアレ−ションタンク１１０は
最終沈殿池１５０から汚泥返送管１６０を介して返送汚
泥（微生物）が供給される。エアレ−ションタンク１１
０には、プロワ１４０から空気管１３０を介して送気さ
れた空気が散気装置１２０によって散気される。これに
より、エアレ−ションタンク１１０内に供給された返送
汚泥と汚水は撹拌混合される。返送汚泥すなわち活性汚
泥は、微生物の凝集した粒径０．１〜１．０ｍｍ前後の
塊（フロック）で、数十種の微生物を含むが、大別する
と凝集性微生物と糸状性微生物とからなる。活性汚泥
は、供給された空気中の酸素を吸収して汚水中の有機物
を分解し、炭酸ガスと水にする。有機物の一部は活性汚
泥の菌体増殖に当てられる。活性汚泥と汚水の混合液は
最終沈殿池１５０に導かれ、ここで活性汚泥が重力沈降
する。上澄液は通常塩素殺菌処理した後に放流される。
一方、沈降汚泥は、汚泥返送管１６０から返送汚泥とし
てエアレ−ションタンク１１０に返送される。撮像装置
２００はエアレ−ションタンク１１０の液中に浸漬配置
され、エアレ−ションタンク内の微生物を撮像する。撮
像装置２００としては、例えば、本出願人が先に特開平
２−１８２６３０号として出願している水中顕微鏡が用
いられる。撮像装置２００において撮像された映像信号
（濃淡画像）は、現場操作盤３３０を介して現場用モニ
タ３４０に入力されると共に、中央操作盤３００を介し
て画像処理装置３１０に入力される。現場操作盤３３０
は、撮像装置２００に電源を供給すると共に、撮像装置
２００に設置されているテレビカメラ、照明、洗浄及び
サンプリングなどの操作信号（現場操作盤）を与え、ま
た、中央操作盤３００からのも同様な制御信号（中央操
作盤）を現場操作盤３３０を介して撮像装置２００に与
える。現場用モニタ３４０は、常に撮像装置２００から
の微生物拡大画像を映す。現場操作盤３３０を操作する
場合、現場用モニタ３４０の微生物拡大画像を参照しな
がら、操作を行う。この操作は、例えば、照明強度の調
整などがある。中央操作盤３００は、現場操作盤３３０
から送信されてくる映像信号を受信し、画像処理装置３
１０に送信する装置と、撮像装置２００を遠隔操作する
為の制御信号を現場操作盤３３０に送信する装置を備え
ている。ここで、制御信号とは、例えば、撮像装置２０
０内藏テレビカメラ、照明装置等の電源の入切指令、洗
浄サンプリングの開始指令、カメラの絞り、焦点操作指
令、モータ制御指令等の信号である。画像処理装置３１
０は、撮像装置２００からの微生物拡大画像の映像信号
を画像処理し、微生物の同定、微生物の大きさ、個数、
出現頻度等を計算し、これらの計算値を基に微生物の分
級を行い、各処理過程で得られた処理画像並び計算値を
中央モニタ３２０に表示し、さらに、微生物の状態を判
定し、その異常信号を制御回路５００に送信する。この
異常信号としては、例えば、糸の過剰繁殖（バルキン
グ）、バルキングの前兆がある。従来の画像処理装置
は、撮像装置から送信された映像信号を一義的に決定し
た閾値で２値化処理し、２値化画像を基づいて微生物の
大きさ、個数などを計算する。これらの問題点は、例え
ば、本明細書《発明が解決しようとする課題》に述べた
ところである。本発明の画像処理装置は、２値化の画像
から微生物の長さを測定して、予め定めた所定範囲の分
級数となるように２値化する閾値を修正するようにした
ものである。この予め定めた所定範囲とは、予め複数の
映像を画面ごとに最適な閾値で２値化し、微生物の特徴
量を計測し、微生物の長さの頻度分布を求めて分析した
結果を指す。この予め定めた所定範囲の１例を図４
（ｂ）に示し、糸状性微生物の状態に拘らず、それぞれ
の個数分布（頻度分布）が、曲線Ｅを下限として、曲線
Ｄを上限とする範囲に存在する。本発明の画像処理装置
は、分級数によって閾値を変化させることにより、微生
物の最適な２値化信号を得ることができる。制御回路５
００は、画像処理装置３１０から送信される異常信号と
水質計測手段５１０の計測値に基づき、糸状性微生物の
繁殖に影響する要因を制御する。この要因は、例えば、
有機物負荷、ＤＯ、ｐＨ、ＮとＰのバランス、返送汚泥
量、水温、余剰汚泥量、流入水量、汚泥滞留時間等があ
る。制御法は、例えば、低ＤＯが原因と考えられるバル
キングについては送風量の調整を行い、また、低有機物
負荷が原因となったバルキングについては返送汚泥と流
入水の混合する割合を調整する。水質計測手段５１０に
は、ＤＯ、ＭＬＳＳ、ｐＨ、アルカリ度、流量などの計
測機能があり、それらの計測値が制御回路５００へ送信
される。中央モニタ３２０は、画像処理装置３１０から
送信される原画像と処理画像、並びに計算値を表示す
る。

【０００７】図２は、画像処理装置３１０の構成を示す
図である。撮像装置２００からの映像信号を画像処理部
３７０の画像処理プロセッサ３５０で処理し、微生物の
同定、微生物の大きさ、個数、出現頻度等を計算し、こ
れらの計算値をシステムバス５０７を経由し、中央処理
装置５２０へ送信する。画像処理メモリ３６０は、撮像
装置２００からの濃淡画像を格納し、また、画像処理プ
ロセッサ３５０の各処理過程から得た処理画像を格納す
る。中央処理装置５２０は、画像処理プロセッサ３５０
から出力される計算値に基づいて、微生物の分級処理
と、閾値の適正診断と、閾値の補正と、微生物状態の診
断を行う。これらの処理に必要な情報と、プログラムや
デ−タなどは主メモリ６００、又は、補助メモリ６０１
やディスク６０２に記憶される。

【０００８】図３は、閾値と画像処理結果の関係を示
す。例えば、図３（ａ）は、最適の閾値Ｔで画像処理
し、微生物を抽出認識した画像である。一方、図３
（ｂ）はこの閾値Ｔよりやや高い閾値で画像処理した画
像であり、図３（ｃ）はこの閾値Ｔによりやや低い閾値
で画像処理した画像である。図３（ｂ）と図３（ｃ）の
それぞれの閾値は、図３（ａ）の閾値Ｔの近傍の値であ
る。図３（ｂ）の画像には、糸状性微生物ではないノイ
ズｎが多く発生し、糸状性微生物として抽出認識される
ことがある。図３（ｃ）の画像には、糸の不連続が現わ
れ、糸状性微生物は糸状性微生物として抽出できなく、
また、凝集性微生物は実物より小さく認識されることが
ある。図に示したように、最適の閾値から僅かなずれが
生じても、画像処理には不正確な結果をもたらすことが
わかる。また、糸状性微生物と凝集性微生物は輝度が異
なるため、２値化する最適の閾値も異にする。ただ、閾
値が近接している。従って、両微生物に対する閾値を最
適にしないと、糸状性微生物と凝集性微生物を正確に抽
出認識することができないため、最適の閾値で画像処理
し、微生物を抽出認識することが望まれる。

【０００９】図４は、糸状性微生物の個数分布の１例を
表す。図４の横軸は分級レベルで、縦軸は糸状性微生物
の個数である。分級レベルとは、糸状性微生物の長さに
基づいて、分級を行ったものである。この分級法は、例
えば、糸状性微生物の長さが、２０画素以下のものを分
級レベル１とし、２０画素から５０画素までのものをレ
ベル２とする。なお、図４には、糸状性微生物の糸が長
いほど、分級レベルが高い例を示す。図４（ａ）におい
て、曲線Ａは、最適の閾値よりやや低い閾値で画像処理
した糸状性微生物の個数分布の１例であり、曲線Ｂは、
最適の閾値で画像処理した糸状性微生物の個数分布の１
例であり、曲線Ｃは、最適の閾値よりやや高い閾値で画
像処理した糸状性微生物の個数分布の１例である。な
お、曲線Ａ，Ｃの閾値は最適の閾値の近傍の値である。
曲線Ａ，Ｂ，Ｃの個数分布は、分級レベルの低いところ
では、糸状性微生物個数の差が大きいが、分級レベルの
高いところでは、糸状性微生物個数の差が小さいことが
わかる。さらに、撮像装置２００からの様々な映像を画
面ごとに、それぞれ最適の閾値で画像処理し、その糸状
性微生物の個数分布を求めた結果の１例を図４（ｂ）に
示す。図４（ｂ）は図４（ａ）の曲線Ｂの詳細図であ
り、図４（ｂ）において、曲線Ｄは、最適の閾値で画像
処理した糸状性微生物の個数分布の上限の１例であり、
曲線Ｅは、最適の閾値で画像処理した糸状性微生物の個
数分布の下限の１例である。複数の映像において、糸状
性微生物の状態に拘らず、それぞれの個数分布が、曲線
Ｅを下限として、曲線Ｄを上限とする範囲に存在する。
そこで、糸状性微生物の個数分布を分析すれば、最適の
閾値を決定または曲線Ｅと曲線Ｄの間に入る閾値に修正
することができる。ここで、糸状性微生物個数のかわり
に分級レベルにおける糸状性微生物の全長についても同
様な分布曲線が得られる。

【００１０】図５及び図６は、本発明における最適の閾
値を決定する実施例を示す。図５は、画像処理部３７０
のフローを示す。まず、画像メモリ３６０に、撮像装置
２００からの映像信号を濃淡画像として格納する。平均
輝度の求め回路３５１において、画像メモリ３６０に格
納された濃淡画像の濃度頻度分布を計算し、画面の平均
輝度を求める。つぎに、仮閾値の決定回路３５２におい
て、平均輝度の求め回路３５１から送信される平均輝度
から所定の定数を差し引いて糸状性微生物、または、凝
集性微生物の仮閾値とする。なお、この所定の定数は各
処理場により設定される。続いて、２値化処理３５３に
おいて、糸状性微生物と凝集性微生物との仮閾値で画像
メモリ３６０に格納された濃淡画像を別々に２値化処理
を行い、得られた２値化画像を画像メモリ３６０に送信
する。認識回路３５４は、画像メモリ３６０に格納され
た２値化画像に基づいて、糸状性微生物と凝集性微生物
を別々に抽出認識する。抽出認識する方法は公知である
縮退、膨張、細線化などがある。続いて、計測回路３５
５において、認識回路３５４で抽出認識された微生物の
大きさ、個数、出現頻度などを計算し、これらの計算値
をシステムバス５０７を経由し、中央処理装置５２０へ
送信する。

【００１１】図６は、中央処理装置５２０のフローを示
す。従来の技術によると、中央処理装置５２０は、演算
回路から送信される計算値を記憶装置に送信する機能の
みを有するが、本発明は、中央処理装置５２０に、分級
手段と、閾値の適正診断と、閾値補正回路などを設ける
ことにより、最適閾値を決定する。まず、分級回路５２
１において、画像処理メモリ３６０からの計算値を糸状
性微生物の長さに基づいて、分級を行い、その個数分布
を計算し、主メモリ６００に格納する。糸状性微生物の
個数分布は、図４（ｂ）に示したように、２本のＤとＥ
曲線によって囲まれた領域範囲に存在するので、その領
域範囲の上限曲線Ｄと下限曲線Ｅを利用すれば、閾値の
適正診断ができる。そこで、閾値の適正診断５２２にお
いて、分級回路５２１からの糸状性微生物の個数分布に
基づいて、診断を行う。この診断は、例えば、個数分布
が所定の基準曲線Ｅより小さい場合は、糸状性微生物の
閾値が低いと判断して異常信号１を閾値補正回路５２９
に送信し、また、個数分布が所定の基準曲線Ｄより大き
いの場合は、糸状性微生物の閾値が高いと判断して異常
信号２を閾値補正回路５２９に送信する。なお、この基
準曲線Ｅ，Ｄは各処理場により設定される。閾値の適正
診断５２２で正常と判断した場合、更新処理５２３を行
う。一方、閾値補正回路５２９では、閾値の適正診断５
２２で異常と判断した場合、前記異常信号１ないし異常
信号２について、それぞれの閾値補正を行い、補正した
閾値をシステムバス５０７を経由し、２値化処理３５３
に送信する。この閾値補正は、例えば、前記異常信号１
については糸状性微生物の閾値に１を加えて補正閾値と
し、また、前記異常信号２については糸状性微生物の閾
値から１を減じて補正閾値とする。この場合、凝集性微
生物の閾値は現状値のまま、または、糸状性微生物の閾
値変動に従い、変動する。ここで、２値化処理３５３
は、閾値補正回路５２９から送信される補正閾値で、再
び、濃淡画像を２値化処理し、画像メモリ３６０に格納
し、認識回路３５４において、画像メモリ３６０に格納
された２値化画像に基づいて、糸状性微生物と凝集性微
生物を別々に抽出認識し、計測回路３５５において、微
生物の同定、微生物の大きさ、個数等を計算し、これら
の計算値をさらに中央処理装置５２０に送信する。中央
処理装置５２０は、再び、送信された計算値を基づい
て、微生物の分級処理、閾値の適正診断と閾値の補正な
どを行う。この繰返しによって、最適の閾値を決定する
ことが可能となる。更新処理５２３は、微生物計測結果
を格納するメモリを再開し、最終の閾値で計測した微生
物の情報により更新する。

【００１２】図７は、中央処理装置５２０の他のフロー
を示す。まず、分級回路５２１において、画像処理メモ
リ３６０からの計算値の糸状性微生物の長さに基づい
て、分級を行い、その個数分布を計算する。糸状性微生
物の短い糸と長い糸との個数を別々に統計し、計測の順
番で主メモリ６００に格納する。短い糸とは、例えば、
分級レベル０から３まで、また、糸状性微生物の長さが
所定の基準値以下のものを指す。長い糸とは、例えば、
短い糸を除いたもの、また、糸状性微生物の長さが所定
の基準値以上のものを指す。格納順番は、例えば、短い
糸については、仮閾値で計測した個数をａ、１回目の補
正閾値で計測した個数をｂ、２回目の補正閾値で計測し
た個数をｃに格納する。これらは主メモリ６００に格納
する。前記の所定の基準値は各処理場により設定され
る。つぎに、閾値の適正診断回路５２２におて、分級回
路５２１からの微生物の個数分布を基に、診断を行う。
この診断は、図６において説明したと同様に、例えば、
短い糸の個数が所定の基準値Ｅより小さいの場合は、糸
状性微生物の閾値が低いと判断し、異常信号１を閾値補
正回路５２９に送信し、また、短い糸の個数が所定の基
準値Ｄより大きいの場合は、糸状性微生物の閾値が高い
と判断し、異常信号２を閾値補正回路５２９に送信す
る。ここで、補正閾値の適正診断５２４は、閾値の適正
診断回路５２２の閾値の診断が適正か否かをチェックす
る機能を有する。閾値の診断が適正でないと、図３
（ｂ）に示すように、その画像には、糸状性微生物では
ないノイズｎが多く発生し、糸状性微生物として抽出認
識されることになり、また、図３（ｃ）に示すように、
その画像には、糸の不連続が現われ、糸状性微生物は糸
状性微生物として抽出できなく、そして、凝集性微生物
は実物より小さく認識されることになる。そこで、補正
閾値の適正診断５２４において、前述の２回計測した微
生物の個数から微生物の個数差を求め、その個数差に基
づいて、診断を行う。個数差は、例えば、ｂとａの差、
ｃとｂの差である。図４（ａ）に示す微生物の個数分布
グラフから、分級レベルの低いところでは、糸状性微生
物個数の差が大きいことがわかり、その差を利用し、補
正閾値の適正診断を行う。この補正閾値の適正診断は、
例えば、閾値の適正診断回路５２２において、糸状性微
生物の仮閾値が基準値Ｄより高いと判断された場合、糸
状性微生物の仮閾値から１を減じて補正閾値とし、この
補正閾値をシステムバス５０７を経由し、図５の２値化
処理３５３に送信する。以降は図５のフローにより処理
する。そして、この結果、補正閾値の適正診断５２４に
おいて、前述した２回計測を行った短い糸の個数差を求
めて、この個数差の絶対値が所定の基準値Ｐより大きい
場合、つまり、ノイズの発生がない場合は、閾値の適正
診断回路５２２の閾値の補正が適正と判断し、更新処理
５２３を行う。一方、前記個数差の絶対値が所定の基準
値Ｑより小さい場合は、閾値の適正診断回路５２２の閾
値の補正が不適正と判断し、異常信号３を閾値補正回路
５２９に送信し、さきに仮閾値から１を減じて補正閾値
としたことから、この補正した閾値に１を加算して補正
前の閾値に戻す。そして、閾値の適正診断５２４におい
て正常と判断した場合、更新処理５２３を行う。以上、
閾値の適正診断回路５２２において、糸状性微生物の仮
閾値が基準値Ｄより高いと判断された場合について説明
したが、補正閾値の適正診断５２４は、糸状性微生物の
仮閾値が基準値Ｅより低いと判断された場合についても
同様に機能する。なお、前記の基準値Ｐ，Ｑは各処理場
により設定される。また、前記した短い糸の個数のかわ
りに長い糸の個数による閾値の適正診断も同様な効果が
ある。閾値補正回路５２９は、異常信号１、２、３につ
いてそれぞれの閾値補正を行い、補正した閾値をシステ
ムバス５０７を経由し、２値化処理３５３に送信する。
閾値補正は、例えば、異常信号１については糸状性微生
物の閾値に１を加えて補正閾値とし、また、異常信号２
については糸状性微生物の閾値から１を減じて補正閾値
とし、また、前記異常信号３については補正した閾値を
補正前の閾値に戻すなどがある。この場合、凝集性微生
物の閾値は現状値のまま、または、糸状性微生物の閾値
変動に従い、変動する。

【００１３】以上の実施例で説明したように、活性汚泥
中の微生物を撮像し、画像処理を行い、糸状性微生物の
長さにより分級し、その個数分布を求め、糸状性微生物
の個数分布と凝集性微生物の大きさなどから閾値の適正
診断しかつ閾値の補正を行い、最適の閾値を決定するこ
とができる。最適の閾値により、正確に微生物を認識す
ることができ、また、定量的にかつ短期間に微生物量を
計測し、正確に微生物状態を把握すると共に、早期にバ
ルキング現象を検出し、その抑制法及び対策も早期に検
討することが可能になる。なお、以上の実施例は下水処
理プロセスに適用した例を説明したが、本発明は、微生
物を培養する他のバイオプロセス、湖沼のアオコ等の微
生物、海洋のプランクトンといった液体中の微小物体の
監視に適用できること、また、微小物体の画像計測値を
指標とした混合液の異常診断やプロセス制御への適用は
当然のことである。

【００１４】

【発明の効果】本発明によれば、最適の閾値により、画
像処理を行い、正確に活性汚泥中の微生物を認識するこ
とができ、また、定量的にかつ短期間に微生物量を計測
することができる。この結果、正確に微生物状態を把握
でき、下水処理等のプラントへの運転管理の制御を最適
に行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示す下水処理プロセスの微生
物観察システム

【図２】画像処理装置の構成を示す

【図３】閾値と画像処理結果の関係を示す

【図４】糸状性微生物の個数分布を示す

【図５】本発明のフローを示す

【図６】本発明のフローを示す

【図７】本発明の他のフローを示す

【符号の説明】

１１０エアレーションタンク２００撮像装置３００中央制御盤３１０画像装置３３０現場操作盤３５０画像処理プロセッサ３５１平均輝度の求め回路３５２仮閾値の決定回路３５３２値化処理３５４認識回路３５５計測回路３６０画像処理メモリ３７０画像処理部５００制御回路５２０中央処理装置５２１分級回路５２２閾値適正診断回路５２３更新処理５２４補正閾値の適正診断回路５２９閾値の補正回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０１Ｎ 21/84 Ｚ 2107−2ＪＧ０６Ｆ 15/62 ３９５ 9287−5Ｌ 15/64 ４００Ｌ 8840−5Ｌ (72)発明者圓佛伊智郎茨城県日立市久慈町4025番地株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者金子智則茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者原直樹茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号に基づいて画像処理する画像処理装置と、
この画像を表示するモニタ装置からなる微生物認識装置
において、前記映像信号を２値化処理した２値化画像を
求め、この２値化画像から微生物の大きさ、個数、出現
頻度などを計測して、この微生物のうち特定微生物の長
さを分級し、この分級した情報を基に２値化閾値の適正
診断を行い、予め定めた所定範囲の分級数となるように
２値化する閾値を補正することを特徴とする微生物認識
装置。
【請求項２】液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号に基づいて画像処理する画像処理装置と、
この画像を表示するモニタ装置からなる微生物認識装置
において、モニタ画面の平均輝度から２値化処理の閾値
を決定する手段と、この閾値を用いて映像信号を２値化
する２値化処理手段と、この２値化処理手段から出力さ
れる処理画像を格納する手段と、前記処理画像に基づい
て微生物を抽出認識する手段と、微生物の大きさ、個
数、出現頻度などを計測する手段と、前記計測手段から
の計測値を基に該微生物のうち特定微生物の長さを分級
する手段と、この分級情報を基に前記２値化閾値の適正
診断を行う手段と、この２値化閾値が適正でないとき補
正する閾値補正手段とを具備し、液体中の微生物状態を
監視することを特徴とする微生物認識装置。
【請求項３】液体中の微生物を撮像する撮像装置と、
その映像信号に基づいて画像処理する画像処理装置と、
この画像を表示するモニタ装置からなる微生物認識装置
において、液体中の微生物が２種類以上の場合、抽出認
識の対象物によって、それぞれ異なる閾値によって２値
化処理を行う２値化処理手段と、前記２値化処理手段か
ら出力される各処理画像を格納する手段と、前記処理画
像に基づいて各微生物を抽出認識する手段と、各微生物
の大きさ、個数、出現頻度などを別々に計測する手段
と、前記計測手段からの計測値を基に各微生物のそれぞ
れの特定微生物の長さを分級する手段と、この各分級情
報を基に各微生物毎に前記２値化閾値の適正診断を行う
手段と、この２値化閾値が適正でないとき補正する閾値
補正手段とを具備し、液体中の微生物状態を監視するこ
とを特徴とする微生物認識装置。
【請求項４】請求項２または３において、分級手段
は、分級情報に基づいて個数分布曲線を計算することを
特徴とする微生物認識装置。
【請求項５】請求項２または３において、２値化閾値
の適正診断手段は、２値化の閾値が個数分布曲線の所定
の基準曲線を超えた場合、この２値化の閾値を高いと判
断して異常信号を出力し、個数分布曲線の所定の基準曲
線に達しない場合、この２値化の閾値を低いと判断して
異常信号を出力することを特徴とする微生物認識装置。
【請求項６】請求項１ないし請求項５のいずれかにお
いて、２値化閾値の適正診断手段が診断した補正閾値が
適正か否かをチェックする補正閾値の適正診断手段を設
けることを特徴とする微生物認識装置。
【請求項７】請求項６において、補正閾値の適正診断
手段は、分級手段からの微生物の個数分布を基に少なく
とも２回計測した微生物の個数差を求め、この個数差の
絶対値が所定の基準値より大きい場合、閾値の補正が適
正と判断し、一方、前記個数差の絶対値が所定の基準値
より小さい場合、閾値の補正が不適正と判断し、異常信
号を閾値補正手段に出力することを特徴とする微生物認
識装置。