JPH0531941B2

JPH0531941B2 -

Info

Publication number: JPH0531941B2
Application number: JP60220098A
Authority: JP
Inventors: Kenji Baba; Shoji Watanabe; Mikio Yoda; Hirotaka Sato
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1985-10-04
Filing date: 1985-10-04
Publication date: 1993-05-13
Also published as: JPS6280557A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の利用分野〕本発明は水棲生物の状態監視装置に係り、特に
浄水場の原水中や下水処理場の流入下水中の毒物
の有無を水棲生物を使つて判定するのに好適な水
棲生物監視装置に関する。

〔発明の背景〕

浄水場では原水中に毒物が混入したか否かを判
定するために、原水の一部を水槽に導きこの水槽
でフナ、コイ、ウグイ、タナゴ、ハヤ及びオイカ
ワなどの水棲生物を飼育している。自然に死ぬ場
合もあるので複数個体飼育しなければならない。
原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現象を利用して原水
中の毒物流入を監視している。また、下水処理場
では法律で禁止された毒物が流入下水中に流入し
たか否かを知る必要があり、人手による間欠的な
水質分析に頼つている。

このように、水中の毒物監視は現状では人間の
目視や分析に依存している。このため連続監視と
早期発見が出来ず、需要家への配水停止など、対
策が後手になる欠点があつた。

魚の監視方法としては、水槽中の魚を水槽上部
から工業用テレビカメラ（ITV）で検出し、画
像処理する方法（文献：第36回全国水道研究発表
会、講演集p464−466）が提案されている。この
方法によれば、魚が水面上を腹を横にして漂う場
合に、その魚を「ある大きさ以上の独立した明
点」として認識でき、水面近傍に存在する魚の高
明度部および水面上の凹凸による光の変化のみを
抽出することにより、背景を整理し魚の行動を求
めることができる。しかし、この方法は複数の魚
の動きを一尾毎に認識することが必常に難しい。

このほかに水中の浮遊物を光電変換装置を用い
て計測するものに特開昭54−143296号公報があ
る。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、複数尾の水棲生物の状態を連
続的に監視することができる水棲生物状態監視装
置を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明の目的は、被検水を導入し、水棲生物を
飼育している水槽と、該水槽内の水棲生物を側面から撮影し撮影時間
の異なる複数の画像情報を出力する撮像装置と、複数の画像情報のそれぞれを２値化または３値
化して水棲生物と背景とを識別する手段と、得られた２値化または３値化画像より水棲生物
の重心座標を求める手段と、得られた複数の重心座標に基づいて水棲生物の
平均移動速度を求める手段と、得られた平均移動速度が第１設定速度以上或は
第２設定速度以下であるか否かを判定する手段
と、を有することを特徴とする水棲生物の状態監視装
置によつて達成される。

また、本発明の具体的実施に際しては、被検水
を導入し水棲生物を複数の飼育空間に飼育してい
る水槽を設けることが好ましい。

〔発明の実施例〕

第１図に本発明の一実施例を示す。

第１図において、水槽１００には、給水管１１
０と給水ポンプ１２０によつて被検水が上部から
供給される。この被検水は、浄水場では原水であ
り、下水処理場では流入下水である。また、河川
の毒物を監視する場合では河川水である。水槽１
００内には河川に習つてじやり石１０１が敷き詰
められている。水槽１００内に導かれた水は排水
管によつて排水されるが、図示が複雑になるので
省略する。

水槽１００は、有底で上部開放型の直方体形状
である。

水槽１００内は中央部が金網や多孔板などの仕
切板１８０によつて２つの部屋１００Ａと１００
Ｂとに仕切られ、各々の部屋に水棲生物として魚
１４０Ａと１４０Ｂとが一尾ずつ飼育される。仕
切板１８０は、魚１４０Ａと１４０Ｂとを分けて
飼育するためのもので、水槽１００内の水は流通
できるようにしてある。部屋１００Ａと１００Ｂ
とは飼育する魚の数だけである。魚は複数尾飼育
されるので、各部屋も複雑であるが、本実施例で
は説明を簡単化するため、部屋が２つの例を説明
する。

魚１４０Ａ及び１４０Ｂは給水される被検水に
棲息する種類のものが飼育される。例えば、フ
ナ、コイ、ウグイ、タナゴ及びオイカワなどであ
る。照明装置１５０Ａ，１５０Ｂは水槽１００の
上部に設けられて魚１４０Ａ及び１４０Ｂを照ら
す。本発明は画像処理技術を適用するので均一な
照明が必要である。このため、照明装置１５０
Ａ，１５０Ｂと水槽１００との間にはスリガラス
などを材質とする光散乱板１６０を設ける。

なお、照明装置で１台でも、２台以上でも良い
ことはいうまでもない。

バツクスクリーン１７０Ａ，１７０Ｂ及び１７
０Ｃは魚１４０Ａ及び１４０Ｂをコントラスト良
く認識するために設置される。このため、魚１４
０Ａ及び１４０Ｂの背の色が黒い場合にはバツク
スクリーン１７０Ａ，１７０Ｂ及び１７０Ｃは白
色系のものが良い。逆に、魚１４０Ａ及び１４０
Ｂの背の色が白い場合には黒色系のものが良いこ
とは言うまでもない。

また、水槽１００の枠１０５はバツクスクリー
ン１７０Ａ，１７０Ｂ及び１７０Ｃと同じか、又
はこれに近い輝度である。これら背景の輝度を
ｂ、魚の輝度をｆとすると、ｂとｆの輝度差を大
きくすることにより、背景と魚との差分画像の輝
度は大きくなる。従つて、魚１４０Ａ及び１４０
Ｂを背景との差分により精度よく抽出することが
できる。この詳細な説明は後述する。

撮像装置２００は、水槽１００内の魚１４０Ａ
及び１４０Ｂの画像を逐次撮像し電気信号に変換
するもので、工業用テレビカメラ（ITV）が望
ましく、撮像する画素の明るさ（輝度）の程度に
応じて出力電圧が異なる電気信号を出す。ITV
は水槽の横方向に位置し、魚の側面を撮影するよ
うになつている。魚を側面から撮影することによ
り魚の動きを精度よくつかむことができる。撮像
装置２００から出た電気信号は、移動速度検出手
段３００に送信される。一方、撮像装置２００は
撮像制御回路２１０から水平方向の同期信号と垂
直方向の同期信号を受けて撮像タイミングが制御
される。

移動速度検出手段３００は撮像装置２００で得
た魚１４０Ａ及び１４０Ｂの画像に基づいて魚１
４０Ａ及び１４０Ｂの各々の移動速度Va及びVb
を検出する。移動速度検出手段３００としては具
体的には画像処理装置が使用される。瞬間的な移
動速度Va及びVbの計算は外乱によるノイズを小
さくするため平均移動速度Vam及びVbmが用い
られる。移動速度検出手段３００内の詳細な構成
と動作は後で説明する。移動速度検出手段３００
で求めた魚１４０Ａ及び１４０Ｂの移動速度の信
号Va及びVbは、移動速度判定器５００に送信さ
れる。

３６０はアドレスプロセツサで画像メモリ情報
の読みだし、書き込み、撮像装置２００の画像取
り込み並びにモニター３７０の表示制御を行うプ
ロセツサである。モニター３７０は撮像装置２０
０の画像を表示したり、画像処理過程並びに結果
を表示する。３８０はシステムプロセツサでアド
レスプロセツサ３６０、並びに、移動速度検出手
段３００内の画像メモリ（第１図には図示しな
い）と画像プロセツサ（第１図には図示しない）
とを管理制御するプロセツサである。３９０はコ
ンソールデイスプレイでシステムプロセツサ３８
０の管理制御情報を入力及び表示する。３９５は
キーボードでここから必要な情報を入力する。４
００はフロツピーデイスクで画像情報や画像処理
プログラムを記憶する。

移動速度判定器５００は第１移動速度設定器５
１０と第２移動速度設定器５２０とから、各々第
１移動速度Vmaxと第２移動速度Vminとが入力
される。第１移動速度設定器５１０と第２移動速
度設定器５２０とにおける設定値VmaxとVmin
は魚の種類の水温などの環境条件に応じて変更で
きる。この変更操作は手動または自動で行い、例
えば、水温変化に対しては、まず、水槽中の水温
を計測（図示しない）し、この計測値に基づいて
第１移動速度Vmaxと第２移動速度Vminとを変
更する。

第１移動速度Vmaxは魚１４０Ａや１４０Ｂの
動きが異常に活発である移動速度に設定され、
Vmaxより大きい移動速度は毒物流入による異常
行動であることを示す。第２移動速度Vminは魚
１４０Ａや１４０Ｂの動きが異常に少ないと見な
せる移動速度に設定され、Vminより小さい値は
毒物流入により魚１４０の動きが極端に少ないか
または死んだことを示す。このため、第２移動速
度は０に近い値に設定する。

移動速度判定器５００では、移動速度検出手段
３００で求めた魚１４０Ａ及び１４０Ｂの各々の
移動速度Va及びVbと、第１移動速度設定器５１
０と第２移動速度判定器５０２とから送信された
VmaxとVminとを各々比較する。すなわち、移
動速度判定器５００は、平均移動速度Vam及び
Vbmが第１移動速度Vmaxより大きい時または
第２移動速度Vminより小さい時は、魚１４０Ａ
又は１４０Ｂの動きが異常であると判定する。判
定結果は、オン／オフ信号で出力される。図示し
ないが、異常状態がオンで示されるとすると、こ
のとき警報を鳴らしたり、監視者に水質調査を促
すためのメツセージを音声で出力したりする。

第２図は移動速度検出手段３００の詳細な構成
を示す。その動作を説明する。移動速度検出手段
は画像メモリ７００と画像プロセツサ６００と演
算装置６００とからなる。画像メモリ７００と画
像プロセツサ８００と演算装置８００とは、アド
レスプロセツサ３６０とシステムプロセツサ３８
０により制御される。

移動速度検出手段５００は撮像装置２００で得
た魚１４０Ａ及び１４０Ｂの画像から各々の平均
移動速度Vam及びVbmを交互に検出する。説明
は魚１４０Ａの平均移動速度Vamの計算法を最
初に説明するが、魚１４０Ｂの平均移動速度
Vbmの計算法は魚１４０Ａの場合と同じである。

撮像装置２００は、縦及び横に格子上に配列し
た撮像素子を内部に有し、時間ｔにおいて、各々
の撮像素子に対応したｉ行ｊ列の画像における輝
度Ｇ（ｉ、ｊ、ｔ）を出力する。撮像装置２００
で得た画像を第３図に示す。

６１０はウインドウ設定回路で撮像画像や画像
メモリ７００にウインドウ（処理対象領域）を設
定する。ウインドウ３１５Ａ及び３１５Ｂは、部
屋１００Ａと部屋１００Ｂとの画像に対して設定
されるが、まず最初は、ウインドウ３１５Ａが部
屋１００Ａに対して設定され、この中の魚１４０
Ａの動きが画像認識される。以下に、魚１４０Ａ
の移動速度Vaの計算方法を説明する。

７１０（７１０Ａ，７１１Ａ，７１０Ｂ及び７
１１Ｂ）は濃淡画像メモリで濃淡画像を記憶す
る。最初は撮像装置２００からの輝度情報Ｇ（ｉ、
ｊ、ｔ）を記憶する。まず、画像メモリ７１０Ａ
は、撮像装置２００の時間ｔにおける部屋１００
Ａの濃淡画像Ga（ｉ、ｊ、ｔ）を受けて、これを
格納する。続いて、画像メモリ７１１Ａは、時間
ｈ後、すなわち時刻ｔ＋ｈにおける部屋１００Ａ
の濃淡画像Ga（ｉ、ｊ、ｔ＋ｈ）を格納する。時
間ｈは0.1秒ないし10秒程度である。

画像差分回路６２０は濃淡画像メモリ７１０Ａ
と７１１Ａに取り込まれた画像輝度情報Ga（ｉ、
ｊ、ｔ）とGa（ｉ、ｊ、ｔ＋ｈ）を受けてその差
分を演算し、濃淡画像メモリ７２０に格納する。
具体的には、画像差分回路６２０では、全ての画
素について(1)式で差分画像Sa（ｉ、ｊ、ｔ）を計
算する。

Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＝Ga（ｉ、ｊ、ｔ＋ｈ）−Ga
（ｉ、ｊ、ｔ） ……(1) 差分画像により動いた物体を抽出する方法につ
いて具体的に説明する。

一例として魚１４０Ａが黒く、水部分の背景が
白い場合を考える。輝度の高い値は明るい物体を
表し、低い値は暗い物体を表すので、魚の輝度ｆ
は低く、背景の輝度ｂは高い。第４図は時間ｔの
魚の濃淡画像を表し、第５図は時間ｔ＋ｈの魚の
濃淡画像を表す。これら濃淡画像の差分はつぎの
ようにして行われる。同じ輝度ｂを持つ背景の部
分は差し引かれてｂ−ｂ＝０となるので、背景の
差分画像は輝度が０に近い値をとる。時間ｔ＋ｈ
における魚１４０Ａの画像は、魚の暗い輝度ｆか
ら時間ｔにおける背景の輝度ｂが引かれるのでｆ
−ｂ＜０となる負の値をとる。一方、第４図にお
いて時間ｔにおける動く前の魚の画像は、逆に時
間ｔ＋ｈにおける背景の明るい輝度ｂから時間ｔ
における魚の暗い輝度ｆを引くのでｂ−ｆ＞０と
なり正の値をとる。

第６図は両者の差分画像を表す。この画像が濃
淡画像メモリ７２０に格納される。第６図におい
て、Ａは水の部分を表し、Ｂは動く前の魚の画像
を表し、Ｃは動いた後の魚の画像を表す。各々の
輝度は第６図には図示しないが、Ａが０近傍、Ｂ
が負、Ｃが正の値をとる。

このようにして、画像差分回路６２０では、時
間ｔの魚の画像（第４図）と時間ｔ＋ｈの魚の画
像（第５図）とから両者の差分画像（第６図）を
得て濃淡画像メモリ７２０に格納される。

続いて、移動物体３値化回路６４０は、全ての
画素について次の式にしたがつて差分画像を３値
化し、結果を濃淡画像メモリ７４０に格納する。
３値化のための閾値をLsと、する。

Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＜−Ls；Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＝−
１ ……(2) Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＞−Ls；Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＝１
……(3) −Ls＜Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＜Ls；Sa（ｉ、ｊ、ｔ）
＝０ ……(4) 閾値Lsの設定は、水の輝度ｂと魚の輝度ｆと
の差ｂ−ｆ以下に選択する。閾値Lsが０に近い
とノイズを拾いやすいのである程度例えば３輝度
レベル以上にする。

移動物体３値化回路６４０では、式(2)、(3)、(4)
により、時間ｔにおける魚１４０を“−１”の値
とし、時間ｔ＋ｈにおける魚１４０を“１”の値
とし、水の部分を“０”の値とする。濃淡画像メ
モリ７４０に格納された画像を第７図に示す。図
中の数字は輝度を表す。

２値化回路６６０は濃淡画像メモリ７４０に格
納された魚１４０Ａの画像を２値化して２値画像
メモリ７６０及び７６１に格納する。２値化回路
６６０は動くまえの魚の画像と動いたあとの魚の
画像に対して各々の計算が実行される。まず、動
くまえの魚の画像に対しては次の計算が行なわれ
る。

Sa（ｉ、ｊ、ｔ）≦−１；Fa（ｉ、ｊ、ｔ）＝１
……(5) Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＞−１；Fa（ｉ、ｊ、ｔ）＝０
……(6) ここで、“１”の値をとるFa（ｉ、ｊ、ｔ）は
２値化された魚の画像を表し、“０”の値は背景
を表す。この２値画像Fa（ｉ、ｊ、ｔ）は２値画
像メモリ７６０に記憶される。第８図はこの２値
画像を示す。

動いた後の魚の画像に対しては次の計算が行わ
れる。

Sa（ｉ、ｊ、ｔ）≧１；Fa（ｉ、ｊ、ｔ）＝１
……(7) Sa（ｉ、ｊ、ｔ）＜１；Fa（ｉ、ｊ、ｔ）＝０
……(8) ２値化された魚の２値画像Fa（ｉ、ｊ、ｔ）は
２値画像メモリ７６１に格納される。第９図はこ
の２値画像を示す。

縮小回路６８０と膨張回路６９０は画像からノ
イズを除去するためのものである。まず、縮小回
路６８０は２値メモリ７６０と７６１との魚の画
像の輪郭を１画素ずつ削除し、各々２値画像メモ
リ７８０及び７８１に格納する。続いて、膨張回
路６９０は２値メモリ７８０と７８１との魚の画
像の輪郭に１画素ずつ付け足して、各々２値画像
メモリ７９０及び７９１に格納する。これらの処
理により、２画素以下のノイズが除去される。

ノイズの大きさに応じて複数回の縮小−膨張を
繰り返すようにできることは言うまでもない。例
えば、２値画像メモリ７９０及び７９１の画像に
ついて複数物体をラベリングしてその物体の個数
をＮとすると、このＮが所定値以下になるまで、
縮小−膨張を繰り返す。この操作により、魚以外
のノイズを効果的にとることができる。

本実施例ではウインドウ３１５Ａ内には１尾の
魚１４０Ａしかないので、別の魚と重なることは
ない。このため、魚の画像を１尾毎に正確に抽出
することが出来る。

演算装置８００は、２値画像メモリ７９０，７
９１の情報から魚１４０Ａ及び１４０Ｂの平均移
動速度Vam及びVbmを計算する。

重心演算回路８１０は２値画像メモリ７９０と
７９１の画像の重心を各々計算し、計算結果を重
心メモリ８１５，８１６に格納する。重心座標を
（Gx、Gy）とし、２値画像メモリ７９０と７９
１の魚の部分の画像を（fx、fy）とし、画素数を
ｎとすると、重心の計算式は次式となる。

Gx＝Σfx／ｎ ……(9) Gy＝Σfy／ｎ ……(10) 重心メモリ８１５及び８１６に格納された結果
を各々G^-（Gx、Gy、ｔ）、G⁺（Gx、Gy、ｔ）と
する。

２値画像メモリ７９０及び７９１の画像に各々
複数の物体があつた場合にも(9)式及び(10)式の計算
は２値画像メモリ７９０及び７９１の画像の値が
“１”を持つ画素についてそのまま計算する。

移動速度演算回路８２０は重心メモリ８１５，
８１６の信号を受けて魚１４０の移動速度を次式
で演算し、演算値Va（ｔ）を移動速度メモリ８２
５に格納する。

Va（ｔ）＝｜＋Ｇ（Gx、Gy、ｔ）−G^-（Gx、
Gy、ｔ）｜／ｈ ……(11) １回の移動速度演算では、瞬間の速度しか判ら
ないので、ある期間の平均的な移動速度を計算す
る。平均回数判定回路８４０では、平均の回数を
指定し、この回数以下であれば、再度撮像装置２
００から濃淡画像メモリ７１０に撮像している濃
淡画像を取り込む。魚１４０Ａと１４０Ｂとの移
動速度を連続的に監視する目的で、魚１４０Ａの
移動速度の計算が終了したら、次にウインドウ３
１５Ｂ内の魚１４０Ｂの移動速度を計算する。計
算過程のメモリ内容の経時変化を第１０図に示
す。第１０図では時間ｔ＋2hからｔ＋3hまでは、
魚１４０Ｂの画像が処理される。

ウインドウ３１５Ｂ内の魚１４０Ｂの移動速度
の計算は、これまで説明したウインドウ３１５Ａ
内の魚１４０Ａの場合と同様である。以下に概略
を説明する。

例えば、画像差分回路６２０は濃淡画像メモリ
７１０Ｂと７１１Ｂに取り込まれた魚１４０Ｂの
画像輝度情報Gb（ｉ、ｊ、ｔ）とGb（ｉ、ｊ、ｔ
＋ｈ）とからそれらの差分を演算し、濃淡画像メ
モリ７２０に格納する。移動物体３値化回路６４
０と２値化回路６６０とを経て、動く前の２値画
像Fb（ｉ、ｊ、ｔ＋2h）と動いた後の２値画像
Fb（ｉ、ｊ、ｔ＋3h）が２値画像メモリ７６０と
７６１に格納される。続いて、縮小−膨張回路６
８０及び６９０によりノイズを除去し、魚１４０
Ｂの２値画像を得る。さらに、重心演算回路８１
０で魚１４０Ｂの重心座標を計算し、移動速度演
算回路８２０で魚１４０の移動速度Vb（ｔ＋2h）
を計算する。第１０図に示すように計算を交互に
繰り返して魚１４０Ａと魚１４０Ｂとの動きを連
続的に監視する。

このようにして、時間ｔ、ｔ＋2h、ｔ＋4h、
ｔ＋6h……における各々の重心移動速度Va（ｔ）、
Vb（ｔ＋2h）、Vb（ｔ＋4h）、Vb（ｔ＋6h）……が
時間2h毎に次々に計算され、移動速度メモリ８
２５に格納されていく。平均回数判定回路８４０
は、魚１４０Ａと１４０Ｂとの各々について所定
の平均回数ｍになつたか否かを判定して、ｍ以下
であれば、再度撮像装置２００から濃淡画像メモ
リ７１０に濃淡画像を取り込み、ｍ以上になつた
ら平均化回路８６０で平均移動速度を演算する。

すなわち、平均化回路８６０は移動速度メモリ
８２５内に格納された重心移動速度Va（ｔ）、Vb
（ｔ＋2h）、Vb（ｔ＋4h）、Vb（ｔ＋6h）……の値
から平均移動速度VamとVbmとを次式で計算す
る。

Vam＝｛ΣVa（ｔ＋ph）｝／ｍ ……(12) Vbm＝｛ΣVb（ｔ＋qh）｝／ｍ ……(13) 平均回数ｍは３ないし1000回程度である。平均
化回路８６０で得られた平均移動速度Vam及び
Vbmが移動速度検出手段３００から出力される。

このようにして、移動速度検出手段３００で求
めた魚１４０の移動速度Ｖは、第１図に示す移動
速度判定器５００に送信される。第１図において
移動速度判定器４００では、移動速度検出手段３
００と求めた魚１４０の平均移動速度Ｖと、第１
移動速度設定器５１０と第２移動速度設定器５２
０とから送信された第１移動速度Vmaxと第２移
動速度Vminとを各々比較する。すなわち、移動
速度判定器５００は、魚１４０の移動速度Ｖが第
１移動速度Vmaxより大きい時または第２移動速
度Vminより小さい時は、魚１４０の動きが異常
であると判定する。

ここで、VmaxとVminとの設定は魚の種類や
水温などの環境条件に応じて変更できることは言
うまでもない。

第１図の実施例は、魚を独立した部屋に飼育す
ることにより、一尾毎に動きを監視しているの
で、魚の重なりを防いで、精度良く、魚の行動の
異常を検知できる。

第１１図に水槽の他の例を示す。

第１１図においては水槽１００を仕切板１８０
Ａ，１８０Ｂ，１８０Ｃ及び１８０Ｄで仕切り、
５匹の魚１４０Ａ，１４０Ｂ，１４０Ｃ，１４０
Ｄ及び１４０Ｅを５つの部屋１００Ａ、１００
Ｂ、１００Ｃ、１００Ｄ及び１００Ｅに飼育す
る。この場合、魚の濃淡画像を格納する濃淡画像
メモリ７１０は10画面分である。第１２図は計算
のサイクルを示す。濃淡画像メモリは、７１０
Ａ、７１１Ａ、７１０Ｂ、７１１Ｂ、７１０Ｃ、
７１１Ｃ、７１０Ｄ、７１１Ｄ、７１０Ｅ、７１
１Ｅである。第１図の実施例とは濃淡画像の格納
順序が異なる。第１図の実施例では魚１４０Ａの
時間差画像に着目して濃淡画像の格納を７１０
Ａ、７１１Ａの順序で行つていた。このため、魚
１４０Ａの画像取り込み時間間隔を1.0秒とする
と、５尾の場合10秒かかる。

第１１図の水槽では、所定間隔毎の魚が動く値
の濃淡画像を、各々７１０Ａ、７１０Ｂ、７１０
Ｃ、７１０Ｄ、７１０Ｅへまず格納し、次に魚が
動いた後の濃淡画像を、各々７１１Ａ、７１１
Ｂ、７１１Ｃ、７１１Ｄ、７１１Ｅへ格納する。
画像格納の時間間隔を0.2秒にすると、動く前と
後との５匹の魚の濃淡画像の格納に各々1.0秒で
計2.0秒要す。この時１匹の魚の画像取り込み時
間間隔は、1.0秒に保たれており、トータルの処
理時間は２秒となる。第１１図の水槽では第１図
示の水槽の2/5の時間で済み、連続的に監視でき
る効果がある。

第１３図に移動速度検出手段の他の例を示す。

第１３図は魚の移動速度の判定に加えて、魚の
位置座標検出から魚の異常を判定するようにした
ものである。すなわち、重心メモリ８１５，８１
６の重心座標を位置判定回路８７０に入力し、魚
の位置が水面に近いときにも警報を発する。判定
は移動速度異常と位置異常のいずれの場合も異常
と見なす。これは溶存酸素が欠乏したり、毒物が
流入したときに観察される魚の動きを監視するも
ので、より安全に原水の異常を判定することがで
きる。

第１３図では、魚の位置も監視しているので、
より効果的に魚の異常を検出できる効果がある。

以上の実施例は、魚を各々別々の部屋で飼育
し、これら魚の動きを順次監視している。このた
め、複数の魚の動きをそれぞれ独立に認識できる
効果がある。すなわち、魚の各個体毎に監視する
ことにより、被検水の異常を高い信頼性で検知で
きる。

また、濃淡画像の差分により魚の動きを監視す
るので水が濁つた場合にも適用できる効果があ
る。

〔発明の効果〕

以上のように本発明によれば、水棲生物の動き
及びその異常を連続的に監視できるので、被検水
中に毒物が流入したか否かを迅速かつ自動的に判
定することができる。このため、浄水場や下水処
理場における流入水の毒物監視に適用した場合
に、毒物監視の信頼性を高めることができる。

【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
図は第１図における移動速度検出手段の一例を示
す詳細構成図、第３〜１０図は本発明の説明図、
第１１図は水槽の他の構成図、第１２図は第１１
図の水槽の場合の処理サイクル図、第１３図は移
動速度検出手段の他の一例を示す詳細構成図であ
る。１００……水槽、１４０……魚、１５０Ａ，Ｂ
……照明装置、１７０……バツクスクリーン、２
００……撮像装置、３００……移動速度検出手
段、５００……移動速度判定器、５１０……第１
移動速度判定器、５２０……第２移動速度判定
器。

Claims

【特許請求の範囲】１被検水を導入し、水棲生物を飼育している水
槽と、該水槽内の水棲生物を側面から撮影し撮影時間
の異なる複数の画像情報を出力する撮像装置と、複数の画像情報のそれぞれを２値化または３値
化して水棲生物と背景とを識別する手段と、得られた２値化または３値化画像より水棲生物
の重心座標を求める手段と、得られた複数の重心座標に基づいて水棲生物の
平均移動速度を求める手段と、得られた平均移動速度が第１設定速度以上或は
第２設定速度以下であるか否かを判定する手段
と、を有することを特徴とする水棲生物の状態監視装
置。