JPS63307358A - 魚類による水質異常の検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、浄水場や下水処理場の流入水中及び処理水中
で、飼育する複数の生物を画像監視する事に関し、水棲
動物の個体毎の行動を的確に把握する方法に関する。

〔従来の技術〕

浄水場などでは原水中に毒物が混入したか否かを判定す
るために、原水や浄水の一部を水槽に導きこの水槽でフ
ナ、コイ、ウグイ、タナゴ、オイカワ及び金魚などの魚
類を飼育している。同様に。

下水処理場の処理水や放流水及び河川水並びに湖沼につ
いて水中の毒物の有無を監視するために、魚類を飼育す
る場合がある。水中に毒物が混入した場合には、前記魚
類が異常に行動したり死んだりするのでこれを目視で監
視している。しかし、目視に頼っており、人が監視して
いない時には検出できないので、自動監視が望まれてい
た。

魚の自動監視方法としては、水槽中の魚を水槽上部から
工業用テレビカメラで撮影し、画像処理する方法（文献
：第３６目金国水道研究発表会。

溝演集ｐ、４６４〜４６６が考案されている。この手法
は、水質異常によって死んだ魚が水面に腹部を上にして
７７き上がる現象をカメラで、「ある大きさ以上の独立
した明点」として、ａＫ　２し、水質異常の警報を発す
るものである。また、特開昭６１−４６２９４では水質
を監視するために、複数の生物の行動パターンを監視す
る方法が開示されている。開示技術では水質センサによ
り温度や水質を計測し、この計測値を参考にして行動パ
ターンの正常異常を判定することが記載されている。行
動パターンとしては、速度や位置も含むことが記載され
ている。しかし、単に行動パターンを画像技術を用いて
解析するといっても、そのような思想は従来公知のこと
であって、？ｊ［数少物の速度と位置とを具体的にどの
ようにして検出あるいは評価するのかについては開示さ
れていないので実施困難である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来技術のうち、死んだ魚を察知する手法は、第１
に魚が死んで浮きあがるまで、水質異常の検知不可であ
ること、第２に魚が水槽底部で死に、浮き上がらない場
合の対処がなされていないことの問題点があった。また
、特開６１−４６２９４では、異常水質の具体的検出手
法が開示されていないので、実施困難である。さらに、
供試魚が１尾では、その挙動状態から、病気・水質異常
の区別が困難である。

本発明の目的は、複数の生物の行動状態を的確に検出で
きる手法を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、複数の生物を画像処理手法の１つである、
ラベリングを行って、生物個体毎の画像を抽出し、生物
個体の水槽中の位置算出によって、達成される。

〔作用〕

魚は、異常水質時、鼻上げと呼ばれる、水面に口を出す
行動をする。魚の水槽中における位置を個体別に逐次検
出することによって、この異常行動を的確に把握でき、
魚の行動状況を効果的に評価できる。

〔実施例〕

以下に図面を用いて、実施例を説明する。

第１図を用いて実施例の構成を説明する。

被検水は給水管１１と給水ポンプ１２によって水槽１０
に供給される。水槽１０内に導かれた水は排水管１３に
よって排水される。水槽１０内には金網や多孔板などの
仕切板１８Ａ及び１８Ｂによって仕切られた飼育空間１
９がありここで魚１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃを飼育する１
本実施例では、魚が３尾の場合を説明するが、さらに多
数の場合にも同様の実施例となる。照明装置ｉｌｌ　５
Ａ。

１５Ｂは水槽１０内の魚１４を照らす。照明装置１５Ａ
、１５Ｂと水槽１ｏとの間にはスリガラスや紙などの半
透明物質を材質とする半透明板１６を設ける。照明袋［
１５Ａ、１５Ｂの光を受けて半透明板１６は光を散乱さ
せて、半透明板１６全体から発する光は水槽１０を照ら
す。照明装置１５Ａ、１５Ｂからみて水槽１ｏの反対側
に工業用テレビカメラ（ＩＴＶ）などの撮像装置２０を
配置する。すなわち、撮像装置２０は照明装置１５Ａ、
１５Ｂから発して半透明板１６を通った光を撮像する。

ここで、撮像装置２０は飼育空間１９を撮像する。また
、水中溶存酸素欠乏により、魚が、水面に来る事を防ぐ
ため、曝気装置１７を水槽中に設ける。

撮像装置２０の信号は画像監視装置３０に導かれる０画
像監視装置３０の構成と動作の詳細な説明は後述する。

画像監視装置３０の機能を簡単に説明すると１画像監視
装置３０では、まず、予め設定された時ｆｉｆ１間隔り
毎に撮像画像を取り込んで魚体を画像認識し、魚体の重
心を計算する。時間間隔り毎に魚の重心が順次計算され
てこの結果がメモリに記憶される。このメモリ情報に基
づいて、予め設定した計測時間Ｔにおける魚の位置（重
心）の統計的なパターンを計算して魚１４の行動を監視
し、この監視結果に基づいて異常の場合には警報を警報
装置７０より発する。

モニターテレビ５０は撮像した画像を表示する。

画像モニター６０は画像監視装置３０の信号を受けて１
画像認識結果を表示する。

次に１画像監視装置３０の構成を詳細に説明する。タイ
マ３１Ｓは初期設定された時間１’ＪＪｌｌ？’ｌｈ毎
にＡ／Ｄ変換器３２にトリガ信号を出力する。Ａ／Ｄ変
換器３２はこのトリガ信号に同期して撮像装置２０から
出力された画像信号を受けて、これをアナログ値からデ
ジタル値に変換して多値画像メモリ３２Ｍに記憶する。

輝度頻度分布計算回路３３は多値画像メモリ３２Ｍの信
号を受けて多値画像の輝度頻度分布（ヒストグラム）を
計算する。

ここで、輝度頻度分布とは、多値画像の多値（輝度）の
頻度を表す。閾値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結
果を受ける一方で、魚体面積設定回路３４Ｓの信号を受
け、両信号に基づいて２値化の閾値を決定する。２値化
回路３５は多値画像メモリ３２Ｍの信号と閾値決定回路
３４の信号を受け、２値化メモリ３５Ｍに記憶する。画
像番号術は回路３６では、２値化した魚１４Ａ、１４Ｂ
。

１４Ｃの部分について、面積の大きな順に、番号付けを
行なう。重心計算回路３７では、２値化した魚の部分に
ついて、番号順に重心を計算する。

重なり数計算回路３８では、点数設定回路３８Ｓより、
魚の全体数Ｎの入力と、番号付けを行なった全体数ｍか
ら、魚どうしの重なり数Ｐを計算する。この値は、下式
で表わされる。

Ｐ＝Ｎ−ｍ　　　　　　　　　　　　　　　・・・（１
）重なり分配回路３９では、（１）式で求めた重なり数
Ｐを、面積の大きな魚の順に分配する。異常位置判断回
路４０は、異常設定回路４０Ｓと、魚の重心位置から、
魚の水面付近に居る数が、設定した魚の数より多い場合
異常水質と判断し、プ報信号を警報装置７０に出力する
。

次に画像監視装置３０の動作を詳細に説明する。

タイマ３１Ｔは、時間間隔り毎にＡ／Ｄ変換器３２にＡ
／Ｄ変換のトリガ信号を出力する。このｈは、０．１　
秒ないし２秒程度であり、この時間間隔で以下の画像処
理を実行する。

Ａ／Ｄ変換器３２はタイマ３１Ｔから出力されたトリガ
信号に同期して撮像装置２０からの多値画像信号をアナ
ログ値からデジタル値に変換し。

デジタルの多値画像信号を多値画像メモリ３２Ｍに記憶
する。多値画像メモリ３２Ｍには縦が２５６個、横が２
５６個の記憶場所があり、各々の記憶場所に対応する画
素の輝度信号がデジタル値で格納される。この記憶場所
のｉ行ｊ列（ｉ＝１〜２５６、ｊ＝１〜２５６）目の信
号（輝度）をＧ（ｉ、ｊ）と表すものとする。Ａ／Ｄ変
換器３２がアナログ値を７ビツトのデジタル値に変換す
るものであればａ　（１ｔ　ｊ）は１２８段階のデジタ
ル値をもつ。多値画像メモリ３２Ｍに格納された多値画
像の例を第３図に示す。第３図は多値の輝度をもつ画像
を表す。輝度頻度分布計算回路３３は多値画像の輝度頻
度分布を計算する。第３図の輝度頻度分布を第４図に示
す。閾値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結果を受け
て閾値■を決定する。次に、閾値工の設定法について説
明する。

第４図は輝度頻度分布を表す。本発明の照明法では魚群
１４は必ず暗い物体として撮像できるので、第４図に示
すように輝度が低いところから魚群１４の面積（ハツチ
ングで示し、この面積をｆとする）だけいったところに
第１の閾値Ｉｌを設定する。面積ｆは状態によって異な
るので、最小の面積を設定する。この閾値段定法は水が
濁った時に特に有効である。しかし、水が濁っていない
場合には第２の閾値工２を使用するほうがよい。

第４図においてピークＰｆは魚体を、ピークｐｂは背景
を、Ｐｅで表す部分は魚のえらと輪郭を表す。魚体のみ
を抽出するにはＰｆとＰｅとの境界に第２の閾値工２を
設定する。第４図に示すように、あらかじめ閾値を少な
くとも輝度■１としておき、輝度が高くなる方向に各頻
度を検索しながらさらにＰｆとＰｅとの境界（最小値）
があればこの輝度に工２を選ぶ。

次に、２値化回路３５は多値画像メモリ３２Ｍの信号と
閾値決定回路３４の信号Ｉ　（ＩｆまたＩ２）を受け、
多値画像を２値化して２値メモリ３５Ｍに記憶する。次
に、２値化回路３５の具体的動作について説明する。２
値化回路３５では多値画像メモリ３２Ｍの輝度Ｇ（ＩＴ
Ｊ）を受けて。

閾値よりも明るい画素を全て１′０”レベルとし、逆に
閾値よりも暗い画素を全てＩｔ　１　＋＋レベルとして
、２値化メモリ３５Ｍに格納する。この２値化された信
号の集合をＢ（ｊｙｊ）とすると２値化の計算は次式で
表される。

Ｇ　（ｘ　ｒ　Ｊ）≧■ならば、Ｂ（ｉ、ｊ）＝Ｏ・・
・（２）Ｇ（ｉ、ｊ）＜Ｉならば、Ｂ（ｉ、ｊ）＝１・
・・（３）（２）　（３）式を各画素について全て計算
することによって、背景を“Ｏ″レベル魚群１４を“１
”レベルとすることができる。第３図を２値化した結果
を第５図に示す。ｔ４１１１の部分をハツチングで示す
。

画像番号材は回路３６は、２値化メモリ３５Ｍの信号を
受けて１面積の大きい順に、番号付けを行なう。第５図
の画像は、第６図のように面積が大きい順に番号付けら
れて、認識される。尚、画像番号材は回路３６は、１画
面中最大２５６個の独立する物体に対して、１〜２５６
の番号付けが行える。続いて、重心計算回路３７は、番
号付は順に、２値化画像の重心計算を行なって１ｇＬ＊
ｇ２の重心をそれぞれ求める。重なり数計算回路３８で
は、負数設定回路３８Ｓで設定した飼育魚数Ｎから番号
付けした全体数ｍを引算して、画像中で重なり合った数
Ｐを計算する。重なり数分配回路３９では、面積の大き
い順に、重なり合った数Ｐを、面積数の重みによって分
配する。第６図では−ｇｔ　＊　ｇｚの重心座標を示す
物体は、各々１つずつであるが、重なり合った数Ｐは、
面積（Ｓｚ＞Ｓｔ）より、ｇｌに割り付けされ、ｇｌの
重心を示す物体は、２つと認識される。

異常位置判断回路４０は、異常水質時、魚が居ると予想
される鉛直方向座標りと、その位置に居る魚体数を、異
常設定回路４０８から受けて、計算した重心、魚体数と
の比較を行ない、設定した魚の数より多くの魚が、座標
し付近に居ると異常であると判断し、警報装置７０に信
号を出力する。

異常設定回路４０８で設定する異常水質時の魚が居る位
置とは、異常水質によって魚が起こす鼻上げ行動によっ
て定める。鼻上げ行動は、水槽水面付近で行われるので
、水面付近の値を異常水質時・の魚の位置とする。

〔発明の効果〕

本発明によれば、複数の生物群の水槽中の位置を計算で
き、設定した範囲内の個体数の把握可能であるため、飼
育生物の種類や大小に関わらず、水質異常時に示す鼻上
げ行動を表す魚類の、飼育全体数に占める割合から、よ
り高度で適確な水質監視を行うことのできる効果がある
６

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明図、第２図は実施例におけ
る画像処理装置の詳細説明図、第３図は複数匹の魚群を
撮像した多値画像図、第４図は輝度頻度分布図、第５図
は２値画像図、第６図は２値画像に関して番号付けを表
す図である。 １０・・・水槽、１４・・・魚、２０・・・撮像装置、
３２・・・Ａ／Ｄ変換器、３５・・・２値化回路、３６
・・・画像番号材は回路、３８・・・重なり数計算回路
、４０・・・異常位置判断回路、５ｏ・・・モニタテレ
ビ、６０・・・画第３図 ・茅仝図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、水中の毒物流入検知のための複数匹の水棲生物を飼
   育する水槽と、該生物の画像情報を一定の時間間隔で電
   気信号に変換する撮像装置と、前記生物を照明する照明
   装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像から前記生物
   を２値画像として抽出する生物２値化手段と、前記生物
   の位置を個体別に認識する手段と、前記生物の位置を計
   算する手段を具備した、画像監視装置において、前記生
   物の位置により水質異常を検出することを特徴とした複
   数魚の位置認識法。