JPH07104335B2 - 魚類による水質異常の検出方法 - Google Patents
魚類による水質異常の検出方法Info
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- JPH07104335B2 JPH07104335B2 JP14311987A JP14311987A JPH07104335B2 JP H07104335 B2 JPH07104335 B2 JP H07104335B2 JP 14311987 A JP14311987 A JP 14311987A JP 14311987 A JP14311987 A JP 14311987A JP H07104335 B2 JPH07104335 B2 JP H07104335B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、浄化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、魚類
の固体毎の行動を的確に把握する方法に関する。
で、飼育する複数の生物を画像監視する事に関し、魚類
の固体毎の行動を的確に把握する方法に関する。
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，オイカワ及び金類などの魚
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
に頼つており、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。
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，オイカワ及び金類などの魚
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
に頼つており、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回全国水道研究発表会，講演集p.464〜466）が
考察されている。この手法は、水質異常によつて死んだ
魚が水面に腹部を上にして浮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、確認し、水
質異常の警報を発するものである。また、特開昭61−46
294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つても、そのような思想は従
来公知のことであつて、複数生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。
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回全国水道研究発表会，講演集p.464〜466）が
考察されている。この手法は、水質異常によつて死んだ
魚が水面に腹部を上にして浮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、確認し、水
質異常の警報を発するものである。また、特開昭61−46
294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つても、そのような思想は従
来公知のことであつて、複数生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。
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つた。ま
た、特開昭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。
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つた。ま
た、特開昭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、複数の魚類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。
きる手法を提供することにある。
本発明は、水中に毒物流入検知のための複数匹の魚類を
飼育する水槽と、該魚類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、前記水槽内の魚類を照
らす照明装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像から
前記魚類を２値画像として抽出する２値化手段と魚類の
位置を個体別に識別する手段と魚類の位置を計算する手
段とを具備した画像監視装置とを備え、異常水質時に魚
がいると予想される鉛直方向座標とその位置にいる魚体
数とを予め設定しておき、前記画像監視装置により魚類
の鉛直方向座標とその位置にいる魚体数とを求めて前記
予め設定した値と比較し、異常水質時に魚がいると予想
される鉛直方向座標にいる魚体数の実測値が予め設定し
た値よりも多いときに水質異常と判定することを特徴と
する水質異常の検出方法にある。
飼育する水槽と、該魚類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、前記水槽内の魚類を照
らす照明装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像から
前記魚類を２値画像として抽出する２値化手段と魚類の
位置を個体別に識別する手段と魚類の位置を計算する手
段とを具備した画像監視装置とを備え、異常水質時に魚
がいると予想される鉛直方向座標とその位置にいる魚体
数とを予め設定しておき、前記画像監視装置により魚類
の鉛直方向座標とその位置にいる魚体数とを求めて前記
予め設定した値と比較し、異常水質時に魚がいると予想
される鉛直方向座標にいる魚体数の実測値が予め設定し
た値よりも多いときに水質異常と判定することを特徴と
する水質異常の検出方法にある。
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
出することによつて、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。
行動をする。魚の水槽中における位置を個体別に逐次検
出することによつて、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によつて水槽10に供給
される。水槽10内に導かれた水は排水管13によつて排水
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によつて仕切られた飼育空間19がありここで魚14
A,14B,14Cを飼育する。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15A,15Bは水槽10内の魚14を照らす。照明
装置15A,15Bと水槽10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。照明装置
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10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を通つ
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。
される。水槽10内に導かれた水は排水管13によつて排水
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によつて仕切られた飼育空間19がありここで魚14
A,14B,14Cを飼育する。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15A,15Bは水槽10内の魚14を照らす。照明
装置15A,15Bと水槽10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。照明装置
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10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を通つ
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。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、画像監視装置30で
は、まず、予め設定された時間間隔ｈ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ｈ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。
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、画像監視装置30で
は、まず、予め設定された時間間隔ｈ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ｈ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、画像認識結果
を表示する。
ター60は画像監視装置30の信号を受けて、画像認識結果
を表示する。
次に、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間隔ｈ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、
多値画像の各値（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32A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。画像番号付け回路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、魚数設定回路38Sより、魚の全体数Ｎの入力と、
番号付けを行なつた全体数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。
31Sは初期設定された時間間隔ｈ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、
多値画像の各値（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32A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。画像番号付け回路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、魚数設定回路38Sより、魚の全体数Ｎの入力と、
番号付けを行なつた全体数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、警報信号を警報装置70に出力する。
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、警報信号を警報装置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ｈ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。
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25
6個，横が256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ビットのデジタル値に変換するもので
あればＧ（i,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Ｉを決定する。次
に、閾値Ｉの設定法について説明する。
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25
6個，横が256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ビットのデジタル値に変換するもので
あればＧ（i,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Ｉを決定する。次
に、閾値Ｉ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）だけいつたところに第１
の閾値I1を設定する。面積ｆは状態によつて異なるの
で、最小の面積を設定する。この閾値設定法は水が濁つ
た時に特に有効である。しかし、水が濁つていない場合
には第２の閾値I2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I2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I1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I2を選ぶ。
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）だけいつたところに第１
の閾値I1を設定する。面積ｆは状態によつて異なるの
で、最小の面積を設定する。この閾値設定法は水が濁つ
た時に特に有効である。しかし、水が濁つていない場合
には第２の閾値I2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I2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I1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I2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（I1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3
5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（i,j）を受けて、閾値よりも
明るい画素を全て“0"レベルとし、逆に閾値よりも暗い
画素を全て“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（i,j）とする
と２値化の計算は次式で表される。
決定回路34の信号Ｉ（I1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3
5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（i,j）を受けて、閾値よりも
明るい画素を全て“0"レベルとし、逆に閾値よりも暗い
画素を全て“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（i,j）とする
と２値化の計算は次式で表される。
Ｇ（i,j）≧Ｉならば、Ｂ（i,j）＝０ …（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
つて、背景を“0"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。
“1"の部分をハツチングで示す。
つて、背景を“0"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。
“1"の部分をハツチングで示す。
画像信号付け回路36は、２値化メモリ35Mの信号を受け
て、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、画像番号付け回路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、番号付け順に、
２値化画像の重心計算を行なつて、g1,g2の重心をそれ
ぞれ求める。重なり数計算回路38では、魚数設定回路38
S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、画像中で重なり合つた数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、重なり合つた数
Ｐを、面積数の重みによつて分配する。第６図では、
g1,g2の重心座標を示す物体は、各々１つずつである
が、重なり合つた数Ｐは、面積（S1＞S2）より、g1に割
り付けされ、g1の重心を示す物体は、２つと認識され
る。
て、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、画像番号付け回路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、番号付け順に、
２値化画像の重心計算を行なつて、g1,g2の重心をそれ
ぞれ求める。重なり数計算回路38では、魚数設定回路38
S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、画像中で重なり合つた数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、重なり合つた数
Ｐを、面積数の重みによつて分配する。第６図では、
g1,g2の重心座標を示す物体は、各々１つずつである
が、重なり合つた数Ｐは、面積（S1＞S2）より、g1に割
り付けされ、g1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Ｌと、その位置に居る魚体数を、異常
設定回路40S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Ｌ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。
れる鉛直方向座標Ｌと、その位置に居る魚体数を、異常
設定回路40S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Ｌ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40Sで設定する異常水質時の魚が居る位置
とは、異常水質によつて魚が起こす鼻上げ行動によつて
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。
とは、異常水質によつて魚が起こす鼻上げ行動によつて
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。
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。
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。
第１図は本発明の実施例説明図、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……画像番号付け回路、38
……重なり数計算回路、40……異常位置判断回路、50…
…モニタテレビ、60……画像モニタ、70……警報装置。
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……画像番号付け回路、38
……重なり数計算回路、40……異常位置判断回路、50…
…モニタテレビ、60……画像モニタ、70……警報装置。
フロントページの続き (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 (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 馬場 研二 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 矢萩 捷夫 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (56)参考文献 特開 昭62−83663（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−80557（ＪＰ，Ａ) 実開 昭61−19765（ＪＰ，Ｕ)
Claims (1)
- 【請求項１】水中の毒物流入検知のための複数匹の魚類
を飼育する水槽と、該魚類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、前記水槽内の魚類を
照らす照明装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像か
ら前記魚類を２値画像として抽出する２値化手段と魚類
の位置を個体別に識別する手段と魚類の位置を計算する
手段とを具備した画像監視装置とを備え、異常水質時に
魚がいると予想される鉛直方向座標とその位置にいる魚
体数とを予め設定しておき、前記画像監視装置により魚
類の鉛直方向座標とその位置にいる魚体数とを求めて前
記予め設定した値と比較し、異常水質時に魚がいると予
想される鉛直方向座標にいる魚体数の実測値が予め設定
した値よりも多いときに水質異常と判定することを特徴
とする魚類による水質異常の検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14311987A JPH07104335B2 (ja) | 1987-06-10 | 1987-06-10 | 魚類による水質異常の検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14311987A JPH07104335B2 (ja) | 1987-06-10 | 1987-06-10 | 魚類による水質異常の検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63307358A JPS63307358A (ja) | 1988-12-15 |
| JPH07104335B2 true JPH07104335B2 (ja) | 1995-11-13 |
Family
ID=15331356
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14311987A Expired - Lifetime JPH07104335B2 (ja) | 1987-06-10 | 1987-06-10 | 魚類による水質異常の検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07104335B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6429763A (en) * | 1987-07-27 | 1989-01-31 | Hitachi Ltd | Method and device for monitoring water quality containing knowledge processing |
| CN111476765A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-31 | 深圳市水务(集团)有限公司 | 水质判断方法和装置 |
-
1987
- 1987-06-10 JP JP14311987A patent/JPH07104335B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63307358A (ja) | 1988-12-15 |
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