JPH0636188B2

JPH0636188B2 - 画像計測装置

Info

Publication number: JPH0636188B2
Application number: JP60189605A
Authority: JP
Inventors: 正勝平岡; 和志津村; 研二馬場; 昭二渡辺; 幹雄依田; 直樹原
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1985-08-30
Filing date: 1985-08-30
Publication date: 1994-05-11
Anticipated expiration: 2009-05-11
Also published as: JPS6250607A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の利用分野〕本発明は画像計測装置に係り、特に糸状形状の対象物例
えば糸状性微生物の撮像画像を整形して計測する画像計
測装置に関する。

〔発明の背景〕

下水処理場ではエアレーシヨンタンクにおいて流入水に
空気を吹き込み（曝気）、流入水中の有機物を微生物に
摂取させることによりこの有機物を除去し、続いて微生
物を沈殿池で沈降させて上澄液を放流している。このた
め、有機物を摂取し、かつ沈降性の良い微生物を維持す
ることが必要である。これら微生物は凝集性微生物と糸
状性微生物とに大別される。この中で糸状性微生物が繁
殖（バルキング現象と称されている）しすぎると沈降性
が悪くなる。沈降性が悪化すると沈降池から微生物が流
出するようになるので、糸状性微生物を繁殖させないこ
とが重要である。糸状性微生物としては、例えば、スフ
アエロテイルス(Sphaerotilus)などがある。このよう
に、下水処理プロセスにおいて糸状性微生物が繁殖する
と処理水質が悪化したり、これら微生物が流出するとい
う問題点を生じる。

一方、適用対象が他の微生物培養プロセスでは、ペニシ
リンなどの抗生物質を生産する糸状性微生物を培養した
り、また糸状性微生物を利用して発酵させるようにして
いる。これらのプロセスでは、糸状性微生物を増殖させ
て、糸状性微生物から代謝される抗生物質を得るのが目
的であるが、抗生物質量を短時間で測定できないので、
糸状性微生物が増殖しているかを監視する必要がある。

以上、下水処理プロセスと微生物培養プロセスについて
説明したが、これらのプロセスを運転管離する場合に糸
状性微生物の量を測定することが重要なことになる。現
在、糸状性微生物の長さ、つまり量を測定するには監視
員によるマニアル操作によつて行つている。例えば、下
水処理プロセスでは写真上の糸状性微生物の長さをキル
ビメータにより測定するか、あるいは顕微鏡観察によつ
て測定するようにしている。また、微生物培養プロセス
では糸状性微生物をサンプリングしてこれを乾燥し、こ
の重量を計るようにしている。

しかしながら、従来の測定方法は監視員によるマニアル
操作のため、熟練した監視員が測定しても１回の測定に
数時間を要する。このため、連続監視と早期検出が出来
ず、糸状性微生物の繁殖状態の管理を良好に行えないと
いう欠点を有する。

この欠点を解決するために、本出願人は先に、特願昭58
-140422号（特開昭60-31889号）において、糸状性微生
物の長さ測定方法を提案している。この測定方法は微生
物の拡大画像を工業用テレビカメラ（ＩＴＶ）で検出
し、画像処理技術を応用して糸状性微生物を認識するも
のである。

具体的には、糸状性微生物の画像を拡大し画像処理で糸
状性微生物を認識してこれに相当する画素を抽出し、こ
の認識画素を積算して糸状性微生物の長さを換算してい
る。しかし、糸状性微生物は糸状に見えるが、糸状の部
分にある太さがあるため、糸状性微生物の長さを正確に
測定するには太さに応じて積算画素数から糸状性微生物
の長さを換算することを必要とする。

通常、糸状性微生物の太さを１画素に相当するように拡
大倍率を調整しておくが、照明ムラやノイズのため、そ
の輻が１ないし３画素分になる。そのため、認識された
糸状性微生物の太さが１ないし３画素になる。したがつ
て画素を積算しても実際の糸状性微生物の長さより長く
換算してしまうことになる。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、特に糸状形状の対象物例えば糸状性微
生物の撮像画像を整形することにより、その糸状物の長
さを正確に計算し、或は更に表示するようにした画像計
測装置を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明の特徴は、撮像装置によって輝度情報に変換され
た画像を２値化する２値化処理手段と；得られた２値化
画像を細線化処理し太さが全て１画素の線形状画像を抽
出する細線化処理手段と；得られた２値化画像を縮小処
理及び膨張処理して非線形状画像を抽出する手段と；前
記線形状画像のなかから前記非線形状画像と重複してい
る部分を消去する手段と；前記重複部分が消去された線
形状画像の長さを演算する手段と；を有する画像計測装
置を提供するものである。

更に、上記画像計測装置に、前記消去手段で重複部分が
消去された線形状画像及び前記非線形状画像を含む画像
処理過程並びに画像処理結果の表示手段を付与すること
ができる。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。

第１図に本発明を下水処理プロセスに適用した実施例を
示す。

第１図において、エアレーシヨンタンク１００には沈殿
池１１０の上澄液（汚水）と汚泥返送管１６０から返送
汚泥（微生物）が流入する。一方、ブロワー１２０は空
気管１３０を介して送気し、散気装置１４０からエアレ
ーシヨンタンク１００に空気を供給する。エアレーシヨ
ンタンク１００内に供給された返送汚泥と汚水は攪拌混
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０．１mmないし１．０mm前後の塊（フロツク）
で、数十種の微生物を含むが、大別すると、第２図に示
すように凝集性微生物ｃと糸状性微生物ｆとから成る。
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て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
との混合液は沈殿池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ーシヨンタンク１００に返送され
る。

撮像装置２００はエアレーシヨンタンク１００の液中に
浸漬して配置され、エアレーシヨンタンク１００内の微
生物の拡大画像を得る機能を有する。撮像制御装置３０
０は撮像装置２００の撮像走査のタイミング（水平、垂
直同期）や照明強度などを制御すると同時に、撮像装置
２００で得た混合液（水と微生物を含む）の拡大画像
（濃淡画像）を画像処理装置４００に伝送する。画像処
理装置４００は濃淡画像を画像処理してこの中から糸状
性微生物を認識し、微生物の長さを計測する。キーボー
ド９００は画像処理装置４００で用いる画像処理のパラ
メータなどの数値を入力する。コンソールデイスプレイ
９１０は、キーボード９００で入力した数値や糸状性微
生物の長さを数値で表示する。モニターテレビ９２０は
撮像装置２００の画像を表示したり、画像処理過程並び
に画像処理結果を表示する。

第３図に撮像装置２００の詳細構成を示す。

第３図においてサンプル室２１０内に満たされている活
性汚泥と汚水を含む混合液に、照明装置２３０の光が光
学的像拡大装置２４０を介して照射される。光学的像拡
大装置２４０は対物レンズと接眼レンズとからなる。照
射光は観察窓２４５を通してサンプル室２１０内に照射
され、サンプル室２１０内の照射ミラー２２０で反射す
る。混合液が一定間隔で入れ替わるように、サンプル室
２１０内には空気管２７０から空気が吹き出される。こ
の送気空気はサンプル室２１０と観察窓２４５との洗浄
を兼ねている。反射ミラー２２０からの反射光は、拡大
レンズ２５０と光学的像拡大装置２４０を通過して工業
用テレビカメラ（ＩＴＶ）２６０に導かれ、ここで混合
液の濃淡画像を認識し電気信号に変換する。ＩＴＶ２６
０は、受光面に縦横マトリクス状の撮像素子（図示しな
い）を持ち、縦方向（垂直方向）の同期信号ＶＤと横方
向（水平方向）の同期信号ＨＤを受けて走査される。同
期信号ＶＤ，ＨＤは撮像制御装置３００から与えられ
る。撮像素子は受光した明るさ（輝度）の程度に応じて
出力電圧の異なる信号（映像信号）を発生する。このよ
うにして、ＩＴＶ２６０からは映像信号Ｖが出力され
る。なお、撮像装置２００としては混合液をサンプリン
グするものや、サンプリング液を顕微鏡とＩＴＶとで観
察するものを用いることもできる。

このような撮像装置２００は撮像制御装置３００によつ
て制御される。撮像制御装置３００は照明装置２３０と
ＩＴＶ２６０を操作し、照明装置２３０については必要
に応じて照度を制御する。また、撮像制御装置３００は
コンレツサ３１０が空気管２７０を介してサンプル室２
１０内に供給する空気の送気頻度と送気時間を制御す
る。通常５秒ないし２０分に１回の頻度で送気し、１回
に２ないし３０秒間程度送気する。送気頻度と送気時間
は、観察窓２４５やサンプル室２１０の汚れ度合によつ
て変化させることができる。

以上のように、撮像制御装置３００は、撮像装置２００
を制御すると共に、ＩＴＶ２６０から送られた濃淡画像
のアナログの映像信号を受けて、これを画像処理装置４
００に送る。

第４図に画像処理装置４００の詳細構成を示す。

第４図において画像処理装置４００はＡ／Ｄ変換器５０
０、画像メモリ６００、画像処理プロセツサ７００及び
演算装置８００から構成されている。画像メモリ６００
は濃淡画像メモリ６１０と２個の２値メモリ６２０，６
３０からなる。画像処理プロセツサ７００は濃淡画像か
ら糸状性微生物を認識するためのもので、ヒストグラム
処理回路７１０、２値化回路７２０及び細線化回路７３
０からなる。演算装置８００は、画像処理プロセツサ７
００で認識された糸状性微生物からその長さを演算する
ためのもので、糸状性微生物積算回路８１０、糸状性微
生物長演算回路８２０、平均長演算回路８３０並びに濃
度演算回路８４０からなる。

この構成において、Ａ／Ｄ変換器５１０はアナログの映
像信号ＶをＡ／Ｄ変換してデイジタル信号に変換する。
Ａ／Ｄ変換器５１０によつて画面の各画素の明るさがデ
イジタルの値に変換される。デイジタル値は、例えば１
２８レベルである。濃淡画像メモリ６１０は各画素に対
応した明るさのデイジタル信号（混合液の濃淡画像情
報）を全て記憶する。映像信号ＶをＡ／Ｄ変換してこの
濃淡画像情報を濃淡画像メモリ６１０に記憶する頻度
は、サンプル室２１０への送気頻度と同じである。すな
わち、混合液が入れ替わつて新しい混合液がサンプル室
２１０へはいり静止してからこの濃淡画像が濃淡画像メ
モリ６１０に格納される。このようにして、メモリ６１
０に格納された濃淡画像情報を基にして糸状性微生物の
長さが画像処理により計算される。

第５図に送気タイミングと、濃淡画像のＡ／Ｄ変換及び
記憶、並びに画像処理タイミングのタイムチヤートを示
す。第５図はこれらの１サイクルを１０秒で行う例であ
る。２秒送気し、画像が静止するまで２秒待ち、Ａ／Ｄ
変換と記憶に０．２秒、画像処理に２．８秒要する場合
を示す。このサイクルが繰返し行われる。

次に、画像処理プロセツサ７００における画像処理動作
を説明する。

ヒストグラム処理回路７１０は濃淡画像メモリ６１０に
格納された濃淡画像情報のヒストグラム、すなわち濃度
頻度分布を計算する。ヒストグラムとは、所定の濃度
（輝度）の画素がいくつあつたかを示す特性図であつ
て、第６図に示すように、横軸に濃度（輝度）、縦軸に
その頻度（画素数）をとる。濃淡画像メモリ６１０の濃
淡画像は、第２図に示すように明るい背景（水）ｂと、
これより暗い凝集性微生物ｃ、糸状性微生物ｆ、並びに
ノイズｎを含んでいる。濃淡画像のヒストグラムは第６
図に示すように、明るい背景に相当する部分ｂと、凝集
性微生物、糸状性微生物並びにノイズに相当する部分
（ｃ＋ｆ＋ｎ）に分けられる。

２値化回路７２０はヒストグラム処理回路７１０で得た
濃淡画像のヒストグラムを基に２値化の閾値Ｔを決定し
て、種々の明るさ（例えば、１２８階調）を持つ濃淡画
像を白と黒とに２値化する。閾値Ｔより明るい画素を白
（“１”レベル）に、逆に暗い画素を黒（“０”レベ
ル）にする。閾値Ｔは背景部分ｂのピークｐから所定値
だけ低い値に設定したり、あるいは第６図の変曲点ｑに
設定する。

このようにして、閾値Ｔを選んで２値化した画像の例を
第７図に示す。第７図において、背景ｂは白（“１”レ
ベル）で、凝集性微生物ｃ、糸状性微生物ｆ並びにノイ
ズｎは黒（“０”レベル）である。“０”レベルはハツ
チングで示している。得られた２値化画像は２値メモリ
６２０に格納される。

２値メモリ６２０内の２値化画像信号は、細線化回路７
３０に加えられる。細線化回路７３０は、２値メモリ６
２０内の２値化画像を複数回細線化して糸状性微生物を
抽出する。第２図に示すように、糸状性微生物ｆは凝集
性微生物ｃの骨格に相当し、凝集性微生物ｃの内部にも
含まれている。凝集性微生物ｃの内部に含まれる糸状性
微生物ｆは凝集性微生物ｃと重なつているので第７図の
２値化画像では、糸状性微生物ｆと凝集性微生物を含ん
だものとなる。第７図の２値化画像から糸状性微生物ｆ
のみを抽出するために複数回の細線化処理を実行する。
細線化処理は２値化メモリ６２０の２値化画像データが
更新されたときに行われる。

第７図の２値化画像を１回だけ細線化すると第８図のよ
うになる。細線化回路７３０は公知の細線化手法によつ
て細線化処理を行う。細線化処理によつて糸状性微生物
ｆと凝集性微生物ｃとの画像（第７図のハツチング部
分）の輪郭から１画素ずつ削りとる。この際、画素が１
画素のみ存在する所では削除しない。例えば、太さが３
画素のものは両側から１画素ずつ削られて太さが１画素
となり、また２画素のものは一方側の１画素が削られて
１画素になる。

このような細線化処理によつて糸状性微生物は太さが１
ないし３画素のものは１画素になり、また、太さが４画
素以上の所は２画素以上になる。このように１回目の細
線化した２値化画像を２値化画像メモリ６３０に格納す
る。１回目の細線化処理で２画素以上あるところを１画
素とするため２値化画像メモリ６３０に格納された２値
化画像をさらに複数回細線化処理する。この繰返しによ
つて、糸状性微生物ｆは太さが全て１画素の画像にな
る。その際、凝集性微生物ｃと重なつている糸状性微生
物ｆは細線化処理で１画素以上には削られないので、結
局第９図に示すような画像となる。このようにして、太
さが２ないし３画素の糸状性微生物でも、太さを全て１
画素として抽出することができる。細線化処理の繰返し
回数は凝集性微生物の径の画素数によつて決めることが
できる。例えば、直径が５０画素の凝集性微生物に対し
ては２５回細線化すれば１画素にまでできる。しかし、
細線化処理では対象物を１画素以下には細くしないの
で、２５回以上でも問題はない。ただし、必要以上に繰
り返さないためには、細線化処理前後の２値化画像を比
較（差分）して同じか否かを判定し、同じ（これ以上細
線化できない画像）になつたときに細線化をやめるよう
にすることもできる。

このような細線化処理で抽出した２値化画像には第９図
にｎで示すように、糸状性微生物を含まない小さな凝集
性微生物（量的には少ない）も含むことになる。そこ
で、認識された糸状性微生物から長さを計算する時には
微生物ｎを除去するのが望ましい。

第４図に戻り、糸状性微生物の画素数から長さを計算す
る演算装置８００の動作を説明する。

糸状性微生物積算回路８１０は時刻ｔにおける濃淡画像
について、太さ１画素として抽出された糸状性微生物の
画素数を積算する。具体的には第９図で得られた２値化
画像においてハツチング部分（“０”レベルの値をとる
画素）のみの画素数を積算する。この積算された画素数
をＦ(t)とする。糸状性微生物長演算回路８２０は積算
された糸状性微生物の画素数Ｆ(t)から糸状性微生物の
長さＬ(t)を次式で計算する。

Ｌ(t)＝Ａ・Ｆ(t)−Ｂ…(1) ここで、Ａ，Ｂは係数であり、Ｂが誤差として差し引く
第９図の微生物画像ｎ分に相当する。また、係数Ａは１
画素の一辺の長さが例えば１０μｍ（０．０１mm）に相
当する場合には０．０１になる。ところで、糸状性微生
物が第１０図(a),(b)のように水平または垂直に並んで
いるときの係数Ａは０．０１となるが、第１１図(a)，
(b)に示すように、右上がり、左上がり斜め４５度の方
向に並んでいるときは、係数Ａの値はになる。糸状性微生物が水平垂直、及び右上がり、左上
がりに斜め４５度に一様に分布している場合には、水平
垂直の画素数と、右上がり、左上がりに斜め４５度の画
素数と同じと考えられる。この場合にはＡの値は、０．
０１との平均値の0.012になる。

このようにして、１画面の濃淡画像に対して糸状性微生
物長Ｌ(t)が計算されたら、第５図で説明したように、
２回目のサンプリングと計算を実行する。すなわち、撮
像制御装置３００がコンプレツサ３１０を制御して、空
気管２７０を通じて空気をサンプル室２１０に供給し、
洗浄並びにサンプル（混合液）の交換を行う。次に、前
述した同じ操作により濃淡画像をＡ／Ｄ変換して、時刻
ｔ＋ｈ（ただし、ｈはサンプル周期）において濃淡画像
メモリ６１０に格納して、画像処理プロセツサ７００に
おいて同様な処理を繰り返す。この２回目の処理で得ら
れた糸状性微生物長をＬ（ｔ＋ｈ）とする。このように
して、糸状性微生物長演算回路８２０では逐次、時間
ｔ，ｔ＋ｈ，ｔ＋２ｈ，……ｔ＋Ｋｈにおける各々の画
像の糸状性微生物の長さＬ（ｔ＋ｈ），Ｌ（ｔ＋２
ｈ），……Ｌ（ｔ＋Ｋｈ）を時間ｈ毎に次々に計算す
る。

なお、撮像制御装置３００による撮像装置２００のタイ
ミング制御は、画像処理装置４００と連動して行われ
る。

糸状性微生物長演算回路８２０の信号を受けて、平均演
算回路８３０では糸状性微生物の１画面当りの平均長を
演算する。平均長演算回路８３０では、糸状性微生物長
演算回路８２０で出力された信号である。Ｌ（ｔ＋
ｈ），Ｌ（ｔ＋２ｈ），……Ｌ（ｔ＋Ｋｈ）から１画面
当りの糸状性微生物の平均長さＬｍを次式で演算する。

ここで、（Ｋ＋１）は平均回数であり、１０ないし1000
回程度である。

平均長演算回路８３０の信号Ｌｍを受けて、濃度演算回
路８４０は単位容積当りの糸状性微生物長さ（つまり糸
状性微生物濃度）Ｌｖを次式で演算する。

Ｌｖ＝Ｌｍ／（Ｋ＋１）／ｖ…(3) ここで、ｖは撮像した混合液の容積である。

以上の処理によつて、単位容積当りの糸状性微生物長さ
（濃度）を求めることができる。

以上のようにして、糸状性微生物の濃度（量）を求める
のであるが、本発明は、濃度画像のヒストグラムに基づ
いて２値化し、この２値化画像を細線化した上で糸状性
微生物の長さを演算するので、凝集性微生物に含まれる
糸状性微生物も長さを正確に測定することができる。

第１２図に画像処理装置の本発明の他の実施例を示す。

第１２図の実施例は、第４図の実施例に線分方向コード
処理回路７８０を追加して構成したものである。第１２
図の実施例は糸状性微生物の画素の連結方向を考慮して
長さを精度よく求めるようにしたものである。

第１２図において線分方向コード処理回路７８０は画像
メモリ６３０の信号を受けて糸状性微生物の画素の線分
方向コードを演算する。線分方向のコードとは、第１３
図(a)のような３×３の画素を考えた時に、中心の９の
画素からどの方向に注目する画素が連結するかを、第１
３図(b)に示すコードナンバーで示したものである。線
分方向コードを求めるには、糸状微生物がどの方向に連
結しているかを順次調べて行き、各々の画素が線分方向
コードのどのコードナンバーになるかをカウントする。

この結果、各コードナンバーに対応するトータルの画素
数がカウントできる。糸状性微生物積算回路８１０は線
分方向コード処理回路７８０の信号を受けてコードナン
バーが奇数の画素数Ｆ_１(t)と偶数の画素数Ｆ_２(t)とを
演算する。Ｆ_１(t)とＦ_２(t)の信号を受けて、糸状性微
生物長演算回路８２０では糸状性微生物長Ｌ(t)を演算
する。線分方向コードが奇数のときには、Ｆ_１(t)の係
数Ａの値を０．０１とし、一方、線分方向コードが偶数
のときには、Ｆ_２(t)の係数Ａの値を0.014に設定する。
すなわち、糸状性微生物長演算工程８２０では、次の計
算を実施する。

Ｌ(t)＝0.01・Ｆ_１(t)＋0.0141・Ｆ_２(t)−Ｂ…(4) 平均長演算回路８３０は信号Ｌ(t)を入力し、糸状性微
生物の１画面当りの平均長Ｌｍを演算する。そして、演
算装置８００で、第４図の実施例と同様な動作を行い、
単位容積当りの糸状性微生物長さＬｖを求める。

以上の計算により、糸状性微生物の画素がどの方向に連
結していてもこの長さを正確に求めることが出来る。す
なわち、人間キルビメータで糸状性微生物を追跡してい
く操作と同じことが実現できる。

以上のようにして、糸状性微生物濃度（量）を求めるの
であるが、第１２図の実施例では、第４図の実施例と同
等の効果が得られ、さらに画素の連結方向を考慮して糸
状性微生物濃度を求めるので、糸状性微生物が水平垂直
並びに斜め方向に連結していても正確に長さを測定する
ことができる。

第１４図に、本発明の他の実施例を示す。

第１４図に示す実施例は凝集性微生物から突き出した糸
状性微生物だけを抽出するようにしたものである。

第１４図の実施例は第４図の実施例に縮小処理回路７４
０、膨張処理回路７５０並びにマスク処理回路７６０を
追加して構成される。

まず、縮小処理回路７４０と膨張処理回路７５０の処理
を説明する。縮小処理回路７４０は１回の縮小処理で２
画素以内の太さの糸状性微生物やノイズを削除する。次
に、膨張処理回路７５０で縮小した凝集性微生物のみを
もとの大きさに復元する。

縮小処理回路７４０では、２値化メモリ６２０に記憶さ
れている２値化画像（第７図示）を取込んでこれを縮小
し、２値化メモリ６４０に格納する。縮小処理はハツチ
ングで示す“０”レベルの部分の輪郭を１画素ずつ削除
する。縮小処理は細線化処理と異なり、単純に輪郭から
１画素ずつ削除する。このため、幅が２画素の糸状性微
生物は、両側から輪郭が１画素ずつ削除されてなくな
る。１回の縮小処理では太さ２画素の糸状性微生物がな
くなるが、同時に凝集性微生物（フロツク）の輪郭から
１画素ずつ削除される。

このようにして第７図に示す２値化画像を１回縮小する
と第１５図に示すような画像になる。縮小された２値化
画像は再度２値化メモリ６４０に格納される。この縮小
処理で、糸状性微生物をほぼ消去できる。縮小処理によ
り、凝集性微生物の輪郭が１画素ずつ削られているの
で、これをもとの大きさに復元しなければならない。膨
張工程７５０は、２値化メモリ６４０の信号すなわち第
１５図の２値化画像を膨張処理する。膨張処理では、ハ
ツチングで示す“０”レベルの部分の周囲に１画素ずつ
付けたす。すなわち、第１５図に示す画像の凝集性微生
物ｃの輪郭に１画素ずつ付けたす。この結果、画像は第
１６図に示すようになる。この操作によつて、ノイズｎ
が若干が残るが、凝集性微生物を抽出することができ
る。この結果を再度、２値化メモリ６４０に格納する。
マスク処理回路７６０は２値化メモリ６３０に格納され
た２値化画像（第９図示）と２値化メモリ６４０に格納
された２値化画像（第１６図示）を基に凝集性微生物か
ら突き出した糸状性微生物の長さを抽出する。具体的に
は、第１６図の凝集性微生物ｃの部分（ハツチングで示
す“０”レベルの値）をマスクして、第９図に示す凝集
性微生物ｃ以外（白い部分で“１”レベルの値）にある
糸状性微生物を抽出する。このマスク処理の結果、第１
７図に示すような糸状性微生物ｆが抽出され、２値化メ
モリ６５０に格納される。２値化メモリ６５０に格納さ
れた２値画像（第１７図）から、糸状性微生物濃度Ｌｖ
を演算する動作は、第４図の実施例で説明した動作と同
じである。なお、第１４図には図示しないが、第１２図
の実施例で説明した線分方向コード処理回路７８０を付
加しても良いことは言うまでもない。

以上のようにして、糸状性微生物濃度Ｌｖを演算する
が、第１４図の実施例は、第４図の実施例と同等の効果
が得られる上に、第１７図に示すように、凝集性微生物
に含まれない糸状性微生物のみを抽出するので従来の目
視測定の対象としている糸状性微生物のみを抽出でき
る。

第１８図に本発明の他の実施例を示す。

第１８図に示す実施例は、糸状性微生物長をさらに精度
良く求めるようにした実施例である。第１８図は第１４
図の実施例のノイズ除去回路７７０を追加して構成され
る。ノイズ除去回路７７０は、２値化メモリ６５０に格
納された２値化画像（第１７図示）からノイズｎを消去
する。このノイズｎは、単独の微生物や小さな凝集性微
生物が細線化処理工程７３０で線として残る。

ノイズ除去回路７７０は次のようにしてノイズを除去す
る。細線化によつてのこるノイズｎは第１９図(a)〜(g)
に示すパターンをとる。これらは３×３画素の領域に含
まれる。４×４画素に含まれるものは凝集性微生物とし
て抽出され、糸状性微生物にはカウントされないので、
ノイズとして考慮しなくて良い。(a)は１画素ｈのノイ
ズであつて、２値化メモリ６５０の２値化画像（第１７
図）に存在する独立した１画素ｈを抽出することでこれ
を除去する。独立した１点を除去する方法は公知技術が
適用できる。

次に、(b)〜(g)に示すパターンは、ｈ_１，ｈ_２，ｈ_３及
びｈ_４を端点（はしにある画素）として消去すると、中
央の画素ｈが残る。中央の画素ｈは独立した１点である
ので、これをノイズとして除去する。

以上の処理を、ノイズ除去回路７７０で実施してノイズ
ｎを除去した結果を第２０図に示す。第１７図にはノイ
ズが少ない例を示したが、実際には活性汚泥の混合液に
は微小のゴミや微生物が多数含まれているので、これを
ノイズとして除去することは、誤差を低減させて精度を
向上させる上で有効である。

演算装置８００が２値化メモリ６５０の２値化画像（第
２０図）を受けて単位容積当りの糸状性微生物の長さＬ
ｖを演算する方法は第４図の実施例と同じである。

第１８図に示す実施例は、第４図と同等の効果が得られ
るが、糸状性微生物以外のノイズを除去しているので、
糸状性微生物のみを正確に抽出することができる。

なお、ノイズ除去回路７８０は、第１２図及び第１４図
の実施例に適用して糸状性微生物濃度を精度良く演算で
きることはいうまでもない。

〔発明の効果〕

本発明によれば、必要な糸状形状の画像情報についてそ
の長さを精度良く求めることができる。

なお、以上の実施例は下水処理プロセスに適用した例を
説明したが、本発明は糸状性微生物を培養する他のバイ
オプロセスにおける糸状性微生物の濃度の測定にも応用
できるのは勿論である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す構成図、第２図は濃淡
画像を表す図、第７図，第８図，第９図，第１５図，第
１６図，第１７図及び第２０図は２値化画像を表す図、
第３図は撮像装置２００を詳細に説明する図、第４図，
第１２図，第１４図及び第１８図は、本発明の画像処理
装置の構成を説明する図、第５図，第６図，第１０図，
第１１図，第１３図及び第１９図は本発明の画像処理動
作を説明する図である。１００……エアレーシヨンタンク、２００……撮像装
置、３００……撮像制御装置、４００……画像処理装
置、５００……Ａ／Ｄ変換器、６００……画像メモリ、
７００……画像処理プロセツサ、８００……演算装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者依田幹雄茨城県日立市大みか町５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５丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (56)参考文献特開昭48−61030（ＪＰ，Ａ) 長尾真監訳「ディジタル画像処理」（昭53−12−10）近代科学社Ｐ．385− 390

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】撮像装置によって輝度情報に変換された画
像を２値化する２値化処理手段と、得られた２値化画像を細線化処理し太さが全て１画素の
線形状画像を抽出する細線化処理手段と、得られた２値化画像を縮小処理及び膨張処理し非線形状
画像を抽出する縮小・膨張処理手段と、前記線形状画像のなかから前記非線形状画像と重複して
いる部分を消去する手段と、前記重複部分が消去された線形状画像の長さを演算する
手段と、を有することを特徴とする画像計測装置。
【請求項２】撮像装置によって輝度情報に変換された画
像を２値化する２値化処理手段と、得られた２値化画像を細線化処理し太さが全て１画素の
線形状画像を抽出する細線化処理手段と、得られた２値化画像を縮小処理及び膨張処理し非線形状
画像を抽出する縮小・膨張処理手段と、前記線形状画像のなかから前記非線形状画像と重複して
いる部分を消去する手段と、前記重複部分が消去された線形状画像の長さを演算する
手段と、前記消去手段で重複部分が消去された線形状画像及び前
記非線形状画像を含む画像処理過程並びに画像処理結果
を表示する手段と、を有することを特徴とする画像計測装置。