JPH0737943B2 - 微生物濃度検出装置 - Google Patents
微生物濃度検出装置Info
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- JPH0737943B2 JPH0737943B2 JP62167676A JP16767687A JPH0737943B2 JP H0737943 B2 JPH0737943 B2 JP H0737943B2 JP 62167676 A JP62167676 A JP 62167676A JP 16767687 A JP16767687 A JP 16767687A JP H0737943 B2 JPH0737943 B2 JP H0737943B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は微生物濃度検出装置に係り、特に運転管理法や
凝集作用等により形状や大きさが不確定となる微生物の
濃度を高精度で検出できる微生物濃度検出装置に関す
る。
凝集作用等により形状や大きさが不確定となる微生物の
濃度を高精度で検出できる微生物濃度検出装置に関す
る。
微生物反応プロセスにおいて、反応器内あるいは反応プ
ロセス系全体に存在する微生物量を把握することは運転
管理上重要である。特に、流入水量や水質がプロセス外
乱となる下水処理場は、代表的な大規模微生物反応プロ
セスで、外乱に対応した運転管理が要求される。
ロセス系全体に存在する微生物量を把握することは運転
管理上重要である。特に、流入水量や水質がプロセス外
乱となる下水処理場は、代表的な大規模微生物反応プロ
セスで、外乱に対応した運転管理が要求される。
このようなプロセスにおいて、微生物量は微生物濃度を
測定することにより検出されている。従来の微生物濃度
検出装置は報告例（水質汚濁研究会誌,Vol.19,No.12,86
/12）に見られるような透過光法や散乱光法、あるいは
両者を組み合わせた方式が広く知られている。具体的に
は白色光源や単一波長光源を微生物懸濁液のサンプルに
照射し、そのときの減衰光量や散乱光量を測定して懸濁
液中の微生物濃度を求めている。
測定することにより検出されている。従来の微生物濃度
検出装置は報告例（水質汚濁研究会誌,Vol.19,No.12,86
/12）に見られるような透過光法や散乱光法、あるいは
両者を組み合わせた方式が広く知られている。具体的に
は白色光源や単一波長光源を微生物懸濁液のサンプルに
照射し、そのときの減衰光量や散乱光量を測定して懸濁
液中の微生物濃度を求めている。
下水処理場で利用されている微生物は活性汚泥と称さ
れ、多種多様の微生物が混在している。この活性汚泥
は、凝集作用があり、形状や大きさが一定していない。
また、季節や運転条件によりフロック状となっている活
性汚泥の密度や色調が異なる。さらに、懸濁液自体の色
度も徐々に変化する性質を持つ。
れ、多種多様の微生物が混在している。この活性汚泥
は、凝集作用があり、形状や大きさが一定していない。
また、季節や運転条件によりフロック状となっている活
性汚泥の密度や色調が異なる。さらに、懸濁液自体の色
度も徐々に変化する性質を持つ。
上記従来技術は、このような性状変化する活性汚泥に対
して自動的な補正手段がなく、定期的に手分析で相関特
性を求め、さらに浸漬している懸濁液槽から装置を取り
はずして指示校正をしなければならなかった。
して自動的な補正手段がなく、定期的に手分析で相関特
性を求め、さらに浸漬している懸濁液槽から装置を取り
はずして指示校正をしなければならなかった。
本発明は、上記従来技術の問題点に対処するため成され
たもので、その目的とするところは活性汚泥の性状変化
等に対してもその濃度を精度良く計測でき、また、容易
に校正可能な微生物濃度検出装置を提供することにあ
る。
たもので、その目的とするところは活性汚泥の性状変化
等に対してもその濃度を精度良く計測でき、また、容易
に校正可能な微生物濃度検出装置を提供することにあ
る。
上記目的は、微生物濃度検出装置の構成を、水中カメラ
で懸濁液画像を連続撮影し、画像処理により微生物部分
と背景である液相部分を分離抽出し、微生物抽出領域
の面積及び平均輝度、或いは、微生物抽出領域の面積
及び平均輝度並びに液相部抽出領域の平均輝度を求め、
これら又はの画像情報と、定期的あるいは予め作成
された画像情報と微生物濃度の関係から現在の微生物濃
度を演算する構成とすることにより、達成される。
で懸濁液画像を連続撮影し、画像処理により微生物部分
と背景である液相部分を分離抽出し、微生物抽出領域
の面積及び平均輝度、或いは、微生物抽出領域の面積
及び平均輝度並びに液相部抽出領域の平均輝度を求め、
これら又はの画像情報と、定期的あるいは予め作成
された画像情報と微生物濃度の関係から現在の微生物濃
度を演算する構成とすることにより、達成される。
本発明の微生物濃度検出装置は上記のような構成を有す
るものであるから、従来技術における単なる懸濁液に対
する散乱光乃至透過光の総量によって微生物の濃度を算
出する方法と異なり、微生物濃度の演算の基礎として上
記の微生物抽出領域の面積及び平均輝度を使用する場
合には、懸濁液画像から求められた微生物の形状を考慮
し、微生物の凝集状態や重なり状態を反映した微生物濃
度の計測が可能であり、さらに上記微生物抽出領域の
面積及び平均輝度並びに液相部抽出領域の平均輝度を使
用する場合には、前記の場合に加えて、懸濁液の色調
や撮像部の光源状態（劣化等）を判断して自動的な補正
を行って、より正確な微生物濃度の計測が可能である。
したがって、本発明の微生物濃度検出装置においては、
これらの画像情報を用いることにより、微生物形状、懸
濁液状態、さらには撮像条件の影響を受けることなく微
生物濃度を計測できるので信頼性の向上を図ることがで
きるものである。
るものであるから、従来技術における単なる懸濁液に対
する散乱光乃至透過光の総量によって微生物の濃度を算
出する方法と異なり、微生物濃度の演算の基礎として上
記の微生物抽出領域の面積及び平均輝度を使用する場
合には、懸濁液画像から求められた微生物の形状を考慮
し、微生物の凝集状態や重なり状態を反映した微生物濃
度の計測が可能であり、さらに上記微生物抽出領域の
面積及び平均輝度並びに液相部抽出領域の平均輝度を使
用する場合には、前記の場合に加えて、懸濁液の色調
や撮像部の光源状態（劣化等）を判断して自動的な補正
を行って、より正確な微生物濃度の計測が可能である。
したがって、本発明の微生物濃度検出装置においては、
これらの画像情報を用いることにより、微生物形状、懸
濁液状態、さらには撮像条件の影響を受けることなく微
生物濃度を計測できるので信頼性の向上を図ることがで
きるものである。
以下、本発明を図面を用いて説明する。
第１図は、画像処理により活性汚泥プロセス中の微生物
部分を背景である液相部分から分離抽出する装置の説明
図であり、曝気槽１には有機性汚染物質を含む流入下水
３と高濃度活性汚泥を含む返送汚泥４が導びかれる。下
水に活性汚泥が混った懸濁液９は曝気槽１底部に設置さ
れた散気管８から吹き込まれる空気７により混合撹拌さ
れるとともに、活性汚泥が有機性汚染物質を分解同化す
るのに必要な酸素が供給される。曝気槽１から流出した
懸濁液９は沈澱池２に導びかれ、活性汚泥が重力沈降
し、その上澄液を処理水５として放流される。一方、沈
降した活性汚泥は高濃度となり、大部分が返送汚泥４と
して曝気槽１へ再び還流され、増殖分に相当する一部は
余剰汚泥６として系外へ排除される。このような活性汚
泥プロセスにおいて、微生物反応槽である曝気槽１の管
理は処理効率、あるいは長期運転に適切な活性汚泥相を
維持する上で最も重要である。特に、活性汚泥濃度は処
理効率等に直接影響を与えるため、プロセス外乱となる
流入下水３の変動に対応した維持が必要で、重要な管理
指標とされている。活性汚泥は凝集し合う性質を持ち、
曝気槽１で数十μｍから1000μｍの大きさをもってい
る。曝気槽１には懸濁液撮像装置11が浸漬されている。
撮像装置11は懸濁液９が導通するスリットを有し、この
スリット部に照明を当て、内蔵されたカメラで撮像す
る。撮像する場合、拡大光像機構を設け、その拡大像を
カメラを受光しても良い。撮像装置11で撮影した懸濁液
９の濃淡画像はディジタル信号に変換されて濃淡画像記
憶手段20にメモリされる。この画像取込みは認識判定手
段90の指令により実行される。取込まれた懸濁液原画像
は、各画素が例えば128階調の輝度情報ｇ（i,j）を有す
る。ｉ及びｊは横方向及び縦方向の画素配列位置を示
し、濃淡画像記憶手段20は例えば256×256画素で構成さ
れる格納エリアを持つ。濃淡輝度修正手段30は認識対象
とする活性汚泥を抽出し易くするための輝度修正機能を
有する。この修正機能は懸濁液撮像装置11の撮像対象領
域間で照明ムラが発生する場合、あるいは認識対象とす
る活性汚泥と背景の液相部との境界が不鮮明な画像に有
効となる。
部分を背景である液相部分から分離抽出する装置の説明
図であり、曝気槽１には有機性汚染物質を含む流入下水
３と高濃度活性汚泥を含む返送汚泥４が導びかれる。下
水に活性汚泥が混った懸濁液９は曝気槽１底部に設置さ
れた散気管８から吹き込まれる空気７により混合撹拌さ
れるとともに、活性汚泥が有機性汚染物質を分解同化す
るのに必要な酸素が供給される。曝気槽１から流出した
懸濁液９は沈澱池２に導びかれ、活性汚泥が重力沈降
し、その上澄液を処理水５として放流される。一方、沈
降した活性汚泥は高濃度となり、大部分が返送汚泥４と
して曝気槽１へ再び還流され、増殖分に相当する一部は
余剰汚泥６として系外へ排除される。このような活性汚
泥プロセスにおいて、微生物反応槽である曝気槽１の管
理は処理効率、あるいは長期運転に適切な活性汚泥相を
維持する上で最も重要である。特に、活性汚泥濃度は処
理効率等に直接影響を与えるため、プロセス外乱となる
流入下水３の変動に対応した維持が必要で、重要な管理
指標とされている。活性汚泥は凝集し合う性質を持ち、
曝気槽１で数十μｍから1000μｍの大きさをもってい
る。曝気槽１には懸濁液撮像装置11が浸漬されている。
撮像装置11は懸濁液９が導通するスリットを有し、この
スリット部に照明を当て、内蔵されたカメラで撮像す
る。撮像する場合、拡大光像機構を設け、その拡大像を
カメラを受光しても良い。撮像装置11で撮影した懸濁液
９の濃淡画像はディジタル信号に変換されて濃淡画像記
憶手段20にメモリされる。この画像取込みは認識判定手
段90の指令により実行される。取込まれた懸濁液原画像
は、各画素が例えば128階調の輝度情報ｇ（i,j）を有す
る。ｉ及びｊは横方向及び縦方向の画素配列位置を示
し、濃淡画像記憶手段20は例えば256×256画素で構成さ
れる格納エリアを持つ。濃淡輝度修正手段30は認識対象
とする活性汚泥を抽出し易くするための輝度修正機能を
有する。この修正機能は懸濁液撮像装置11の撮像対象領
域間で照明ムラが発生する場合、あるいは認識対象とす
る活性汚泥と背景の液相部との境界が不鮮明な画像に有
効となる。
第２図に、懸濁液撮像装置11の照明方式が透過光型ある
いは反射光型（落射光型とも称す）の場合の照明ムラを
修正する濃淡輝度修正手段30の一例を示す。透過あるい
は反射光型照明法の場合、懸濁液撮像画像は第２図
（１）に示すように、活性汚泥Ｚは暗く、背景Ｂの液相
部は明るくなる。任意の走査線Ａ−Ａ′上の輝度分布ga
をとると、第２図（２）のように、液相部Ｂが高い輝度
となり、活性汚泥Ｚは低い輝度を示す。このような撮像
画像に対して、中心部で強く、周縁部で弱い照明ムラが
あると液相部Ｂの輝度は上向きにピークを持つ弓なりの
分布となる。この輝度情報から活性汚泥Ｚを正確に認識
するには、活性汚泥が存在しない液で照明ムラの傾向go
を予め把握しておき、全画素に対して（１）式の計算を
行い、 Δga（i,j）＝ga（i,j）−go（i,j） （１） 差分画像Δga（i,j）を得る。差分画像のAA′走査線に
おける輝度分布Δgaは液相部Ｂが全画素に渡って一定値
を示し、照明ムラをなくすことができる。さらに、
（２）式に示すように、差分画像Δga（i,j）に対し
て、 ΔGa（i,j）＝Δga（i,j）＋ｇ （２） 最高輝度階調128を超えないように一定輝度値ｇを加算
して輝度修正画像Ga（i,j）を求め、記憶する。ところ
で、照明法には散乱光方式があり、この場合、第３図に
示すように、活性汚泥Ｚが明るく、液相部Ｂが暗くな
る。走査線AA′の輝度分布ｇは第２図と逆傾向となる
が、ブランク画像の輝度分布ｇを用いて（１）式と同
様の処理を行うことにより、液相部Ｂが一定値を示す差
分輝度Δｇが得られるので、前記照明方式の輝度修正
構成を適用できる。また、活性汚泥Ｚと液相部Ｂの境界
を鮮明にする方式としては、平滑化処理、あるいは３×
３画素配列に任意の荷重係数を与えるフィルタで全画素
に渡って積和演算を行う輝度強調処理を用いることがで
きる。
いは反射光型（落射光型とも称す）の場合の照明ムラを
修正する濃淡輝度修正手段30の一例を示す。透過あるい
は反射光型照明法の場合、懸濁液撮像画像は第２図
（１）に示すように、活性汚泥Ｚは暗く、背景Ｂの液相
部は明るくなる。任意の走査線Ａ−Ａ′上の輝度分布ga
をとると、第２図（２）のように、液相部Ｂが高い輝度
となり、活性汚泥Ｚは低い輝度を示す。このような撮像
画像に対して、中心部で強く、周縁部で弱い照明ムラが
あると液相部Ｂの輝度は上向きにピークを持つ弓なりの
分布となる。この輝度情報から活性汚泥Ｚを正確に認識
するには、活性汚泥が存在しない液で照明ムラの傾向go
を予め把握しておき、全画素に対して（１）式の計算を
行い、 Δga（i,j）＝ga（i,j）−go（i,j） （１） 差分画像Δga（i,j）を得る。差分画像のAA′走査線に
おける輝度分布Δgaは液相部Ｂが全画素に渡って一定値
を示し、照明ムラをなくすことができる。さらに、
（２）式に示すように、差分画像Δga（i,j）に対し
て、 ΔGa（i,j）＝Δga（i,j）＋ｇ （２） 最高輝度階調128を超えないように一定輝度値ｇを加算
して輝度修正画像Ga（i,j）を求め、記憶する。ところ
で、照明法には散乱光方式があり、この場合、第３図に
示すように、活性汚泥Ｚが明るく、液相部Ｂが暗くな
る。走査線AA′の輝度分布ｇは第２図と逆傾向となる
が、ブランク画像の輝度分布ｇを用いて（１）式と同
様の処理を行うことにより、液相部Ｂが一定値を示す差
分輝度Δｇが得られるので、前記照明方式の輝度修正
構成を適用できる。また、活性汚泥Ｚと液相部Ｂの境界
を鮮明にする方式としては、平滑化処理、あるいは３×
３画素配列に任意の荷重係数を与えるフィルタで全画素
に渡って積和演算を行う輝度強調処理を用いることがで
きる。
濃淡輝度修正手段30で得られた修正画像Ga（i,j）は画
像認識手段40に入力され、活性汚泥Ｚと液相部Ｂが分離
認識される。具体的には、輝度修正画像Ga（i,j）の特
定輝度SHを基準とし、全画素に対してSH未満ならば画素
情報に１を、SH以上なら０情報を与える（３）式に示す
２値化処理を行 う。上記処理は照明方式が透過または反射光型の場合
で、散乱光型の場合は（３）式と逆の情報を与える。画
像認識手段40は２値化画像Ba（i,j）を格納・記憶する
機能も有する。
像認識手段40に入力され、活性汚泥Ｚと液相部Ｂが分離
認識される。具体的には、輝度修正画像Ga（i,j）の特
定輝度SHを基準とし、全画素に対してSH未満ならば画素
情報に１を、SH以上なら０情報を与える（３）式に示す
２値化処理を行 う。上記処理は照明方式が透過または反射光型の場合
で、散乱光型の場合は（３）式と逆の情報を与える。画
像認識手段40は２値化画像Ba（i,j）を格納・記憶する
機能も有する。
画像認識手段40で求められた２値化画像Ba（i,j）は特
徴量演算手段50に入力され、活性汚泥が存在する領域の
全画素数azを演算する。画素数azは２値化画像Ba（i,
j）で情報１が与えられている画素を積算して求めるこ
とができる。この画素数azは特徴量記憶手段80に記憶さ
れる。画像認識判定手段90は、特徴量記憶手段80に何画
面分の画素数が記憶されているかを判定し、所定画面数
ｎに満たない場合は、濃淡画像記憶手段20に懸濁液撮像
装置11で撮影している懸濁液の新たな濃淡画像を記憶さ
せ、活性汚泥の投影面積azを演算記憶するまでの上述し
た所定の画像処理工程を実行させる。画像認識判定手段
90が所定画面数ｎの処理を終了したと判定した場合、特
徴量記憶手段80に記憶されている活性汚泥の投影面積を
汚泥濃度演算手段100に出力する指令を行う。汚泥濃度
演算手段100では、まず、画面数ｎにおける活性汚泥の
総面積Azを（４）式に基づいて演算する。こ こで、agは１画素当りの実視野面積で、懸濁液撮像装置
11の拡大倍率で設定される。次に、総面積Azとから、第
４図に示す特性式に基づいて処理画面数における活性汚
泥濃度Smを求める。総面積Azと汚泥濃度Smの関係は、予
め記憶させておくことができる。さらに、定期的に手分
析で測定する場合は、手分析値とそのときの総面積Azで
記憶されている特性関係を補正しても良い。汚泥濃度演
算手段100で演算された活性汚泥濃度Smは出力表示、あ
るいはメモリ（図示しない）される。画像認識判定手段
90は、所定画面数に対する活性汚泥濃度Smの演算終了判
定を行い、新たな汚泥濃度を演算するために前述の処理
工程を繰返し実行させる。さらに、画像認識判定手段90
は処理画面数が設定数Ｎとなった場合、撮像装置調整手
段12を介して、懸濁液撮像装置11の調整機構、例えば懸
濁液が導通するスリット面の洗浄機構（図示せず）の作
動指令を行う機能を有する。
徴量演算手段50に入力され、活性汚泥が存在する領域の
全画素数azを演算する。画素数azは２値化画像Ba（i,
j）で情報１が与えられている画素を積算して求めるこ
とができる。この画素数azは特徴量記憶手段80に記憶さ
れる。画像認識判定手段90は、特徴量記憶手段80に何画
面分の画素数が記憶されているかを判定し、所定画面数
ｎに満たない場合は、濃淡画像記憶手段20に懸濁液撮像
装置11で撮影している懸濁液の新たな濃淡画像を記憶さ
せ、活性汚泥の投影面積azを演算記憶するまでの上述し
た所定の画像処理工程を実行させる。画像認識判定手段
90が所定画面数ｎの処理を終了したと判定した場合、特
徴量記憶手段80に記憶されている活性汚泥の投影面積を
汚泥濃度演算手段100に出力する指令を行う。汚泥濃度
演算手段100では、まず、画面数ｎにおける活性汚泥の
総面積Azを（４）式に基づいて演算する。こ こで、agは１画素当りの実視野面積で、懸濁液撮像装置
11の拡大倍率で設定される。次に、総面積Azとから、第
４図に示す特性式に基づいて処理画面数における活性汚
泥濃度Smを求める。総面積Azと汚泥濃度Smの関係は、予
め記憶させておくことができる。さらに、定期的に手分
析で測定する場合は、手分析値とそのときの総面積Azで
記憶されている特性関係を補正しても良い。汚泥濃度演
算手段100で演算された活性汚泥濃度Smは出力表示、あ
るいはメモリ（図示しない）される。画像認識判定手段
90は、所定画面数に対する活性汚泥濃度Smの演算終了判
定を行い、新たな汚泥濃度を演算するために前述の処理
工程を繰返し実行させる。さらに、画像認識判定手段90
は処理画面数が設定数Ｎとなった場合、撮像装置調整手
段12を介して、懸濁液撮像装置11の調整機構、例えば懸
濁液が導通するスリット面の洗浄機構（図示せず）の作
動指令を行う機能を有する。
第５図は、懸濁液撮像装置11で活性汚泥が重なって撮影
された場合に汚泥濃度を補正するものである。まず、活
性汚泥の重なり状態を第６図で説明する。第６図（１）
は懸濁液撮像装置11のスリットを構成する接液窓11a及
び11bに流通した懸濁液９内活性取泥Ｚが互いに重なっ
ている状態を示し、その重なり領域の撮像画像を第６図
（２）に示す。この撮像画像の走査線AA′における輝度
分布gaは、第６図（３）に示すように、重なっている部
分は重なりのない部分より輝度が低くなる。この輝度変
化を利用して重なり状態を把握することができる。第５
図において、60は活性汚泥抽出手段で、画像認識手段40
から２値化画像Ba（i,j）、濃度輝度修正手段30から修
正画像Ga（i,j）が入力され、修正画像Ga（i,j）におい
て活性汚泥が存在する領域の選択抽出を行う。抽出方法
は、２値化画像Ba（i,j）で０に出力されている画素と
同一座標にある修正画像Ga（i,j）の画素の輝度を０と
し、２値化画像で１と出力されている画素と同一座標に
ある修正画像の画素輝度は変化させない（５）式の演算
処理を実行し、部 分抽出画像Ｇ（i,j）が得られる。部分抽出画像Ｇ
（i,j）は輝度演算手段70に入力される。輝度演算手段7
0では、部分抽出画像Ｇ（i,j）で０と出力されていな
い画素領域の平均輝度gmを（６）式により求める。ここ
で、azは特徴量演算手段50から gm＝ΣＧ（i,j）/az,正しＧ（i,j）≠０ （６） 出力される活性汚泥の投影面積である。（６）式で演算
された平均輝度gmは、修正画像Ga（i,j）において活性
汚泥が存在する領域の平均輝度を意味する。第７図はこ
の平均輝度gmと汚泥濃度Smの関係を示すもので、ａは照
明方式が透過あるいは反射光型の場合、ｂは散乱光型の
場合の特性である。両者の関係は、例えばａの場合、平
均輝度gmが低下することは活性汚泥の重なり量が多くな
ることから、投影面積が同じでも汚泥濃度Smは高くなる
傾向を示す。輝度演算手段70で演算された平均輝度gmは
特徴量記憶手段80に記憶され、所定画面数ｎになった段
階で投影面積azとともに汚泥濃度演算手段100に出力さ
れ、例えば、（７）式に基づいて輝度に対する汚泥濃度
の補正が実行さ れる。ここでk1,k2は演算常数、▲ｇ* m▼は基準平均輝
度である。このような平均輝度を用いることにより、撮
像対象領域内で活性汚泥が重なり合っている場合でもそ
の汚泥濃度を正確に計測できることに加えて、活性汚泥
の凝集状態に左右される汚泥密度も同時に補正される効
果がある。汚泥密度は、重量単位で表わされる濃度に直
接影響を与えるもので、同量の活性汚泥量に対して凝集
塊がコンパクトであれば高密度となり、透過する光量が
低下して低輝度となる。逆に、膨潤な凝集塊であれば低
密度となり、輝度の高い物体として撮像されるためであ
る。ところで、第５図では輝度演算手段70で求めた平均
輝度gmは濃淡輝度修正手段30で得られた修正画像Ga（i,
j）を対象としたが、第８図に示すように、濃淡画像記
憶手段20の原画像ｇ（i,j）を用いても良い。
された場合に汚泥濃度を補正するものである。まず、活
性汚泥の重なり状態を第６図で説明する。第６図（１）
は懸濁液撮像装置11のスリットを構成する接液窓11a及
び11bに流通した懸濁液９内活性取泥Ｚが互いに重なっ
ている状態を示し、その重なり領域の撮像画像を第６図
（２）に示す。この撮像画像の走査線AA′における輝度
分布gaは、第６図（３）に示すように、重なっている部
分は重なりのない部分より輝度が低くなる。この輝度変
化を利用して重なり状態を把握することができる。第５
図において、60は活性汚泥抽出手段で、画像認識手段40
から２値化画像Ba（i,j）、濃度輝度修正手段30から修
正画像Ga（i,j）が入力され、修正画像Ga（i,j）におい
て活性汚泥が存在する領域の選択抽出を行う。抽出方法
は、２値化画像Ba（i,j）で０に出力されている画素と
同一座標にある修正画像Ga（i,j）の画素の輝度を０と
し、２値化画像で１と出力されている画素と同一座標に
ある修正画像の画素輝度は変化させない（５）式の演算
処理を実行し、部 分抽出画像Ｇ（i,j）が得られる。部分抽出画像Ｇ
（i,j）は輝度演算手段70に入力される。輝度演算手段7
0では、部分抽出画像Ｇ（i,j）で０と出力されていな
い画素領域の平均輝度gmを（６）式により求める。ここ
で、azは特徴量演算手段50から gm＝ΣＧ（i,j）/az,正しＧ（i,j）≠０ （６） 出力される活性汚泥の投影面積である。（６）式で演算
された平均輝度gmは、修正画像Ga（i,j）において活性
汚泥が存在する領域の平均輝度を意味する。第７図はこ
の平均輝度gmと汚泥濃度Smの関係を示すもので、ａは照
明方式が透過あるいは反射光型の場合、ｂは散乱光型の
場合の特性である。両者の関係は、例えばａの場合、平
均輝度gmが低下することは活性汚泥の重なり量が多くな
ることから、投影面積が同じでも汚泥濃度Smは高くなる
傾向を示す。輝度演算手段70で演算された平均輝度gmは
特徴量記憶手段80に記憶され、所定画面数ｎになった段
階で投影面積azとともに汚泥濃度演算手段100に出力さ
れ、例えば、（７）式に基づいて輝度に対する汚泥濃度
の補正が実行さ れる。ここでk1,k2は演算常数、▲ｇ* m▼は基準平均輝
度である。このような平均輝度を用いることにより、撮
像対象領域内で活性汚泥が重なり合っている場合でもそ
の汚泥濃度を正確に計測できることに加えて、活性汚泥
の凝集状態に左右される汚泥密度も同時に補正される効
果がある。汚泥密度は、重量単位で表わされる濃度に直
接影響を与えるもので、同量の活性汚泥量に対して凝集
塊がコンパクトであれば高密度となり、透過する光量が
低下して低輝度となる。逆に、膨潤な凝集塊であれば低
密度となり、輝度の高い物体として撮像されるためであ
る。ところで、第５図では輝度演算手段70で求めた平均
輝度gmは濃淡輝度修正手段30で得られた修正画像Ga（i,
j）を対象としたが、第８図に示すように、濃淡画像記
憶手段20の原画像ｇ（i,j）を用いても良い。
第９図に、本発明の効果をさらに高めるための一実施例
を示す。42は抽出領域拡張手段で、画像認識手段40から
入力された２値化画像Ba（i,j）で１情報が入っている
活性汚泥領域のみを拡張する。これは、情報１と０の境
界部全体に渡って情報１の領域を１画素づつ増すことに
より行う。この膨張画像Bb（i,j）は輝度変換手段44に
入力され、（８）式により、輝度情報が反転される。こ
の反転画像 ▲Ｂ′ ｂ▼（i,j）で１情報が入っている領域は液相部
となる。液相部抽出手段62には反転画像▲Ｂ′ ｂ▼（i,
j）と濃淡輝度修正手段30からの修正画像Ga（i,j）が入
力され、（９）式に示すように、反転画像▲Ｂ′ ｂ▼
（i,j）で１と入力されている画素と同一座標にある修
正画像Ga（i,j）の画素輝度は変化させず、反転画像で
０と出力されている画素と同一座標にある修正画像の画
素輝度を０とし、液相部の輝度情報のみが抽出される。
を示す。42は抽出領域拡張手段で、画像認識手段40から
入力された２値化画像Ba（i,j）で１情報が入っている
活性汚泥領域のみを拡張する。これは、情報１と０の境
界部全体に渡って情報１の領域を１画素づつ増すことに
より行う。この膨張画像Bb（i,j）は輝度変換手段44に
入力され、（８）式により、輝度情報が反転される。こ
の反転画像 ▲Ｂ′ ｂ▼（i,j）で１情報が入っている領域は液相部
となる。液相部抽出手段62には反転画像▲Ｂ′ ｂ▼（i,
j）と濃淡輝度修正手段30からの修正画像Ga（i,j）が入
力され、（９）式に示すように、反転画像▲Ｂ′ ｂ▼
（i,j）で１と入力されている画素と同一座標にある修
正画像Ga（i,j）の画素輝度は変化させず、反転画像で
０と出力されている画素と同一座標にある修正画像の画
素輝度を０とし、液相部の輝度情報のみが抽出される。
この液相抽出画像▲Ｇ′ ｂ▼（i,j）は液相部輝度演算
手段72に入力され、液相領域の平均輝度▲ｇ′ ｍ▼が求
められる。液相部平均輝度▲ｇ′ ｍ▼は特徴量記憶手段
80に記憶され、所定画面数ｎの特微量が記憶された段階
で、投影面積az、汚染平均輝度gmとともに汚泥濃度演算
手段100に入力され、例えば（10）式で 示す平均輝度の差分値、あるいは両者の比率値▲ｇ′ ｍ
▼/gmに対応して汚染濃度Smの補正が行われる。このよ
うに２つの領域の平均輝度を補正項とすることにより、
懸濁液９の色調変化、さらには、照明光源の劣化にとも
なう光量変化に影響されることなく汚泥濃度Smを精度よ
く測定することができる。
手段72に入力され、液相領域の平均輝度▲ｇ′ ｍ▼が求
められる。液相部平均輝度▲ｇ′ ｍ▼は特徴量記憶手段
80に記憶され、所定画面数ｎの特微量が記憶された段階
で、投影面積az、汚染平均輝度gmとともに汚泥濃度演算
手段100に入力され、例えば（10）式で 示す平均輝度の差分値、あるいは両者の比率値▲ｇ′ ｍ
▼/gmに対応して汚染濃度Smの補正が行われる。このよ
うに２つの領域の平均輝度を補正項とすることにより、
懸濁液９の色調変化、さらには、照明光源の劣化にとも
なう光量変化に影響されることなく汚泥濃度Smを精度よ
く測定することができる。
上記実施例は活性汚泥プロセスを対象としたが、本発明
はこれに限定するものではなく、浮遊状態で微生物を用
いるプロセスに広く適用できる。また、活性汚泥プロセ
スにおいても、沈澱池から流出する活性汚泥量の計測に
も利用できる。
はこれに限定するものではなく、浮遊状態で微生物を用
いるプロセスに広く適用できる。また、活性汚泥プロセ
スにおいても、沈澱池から流出する活性汚泥量の計測に
も利用できる。
さらに、上記実施例で水中カメラを浸漬する構成とした
が、フローセル方式でも良い。
が、フローセル方式でも良い。
本発明によれば、微生物の抽出面積と抽出領域における
輝度情報から微生物濃度を計測しているので、微生物形
状や懸濁液の色調度合、さらには撮影条件の影響を受け
ることのない高精度で、信頼性の高い微生物濃度計測を
行える効果がある。
輝度情報から微生物濃度を計測しているので、微生物形
状や懸濁液の色調度合、さらには撮影条件の影響を受け
ることのない高精度で、信頼性の高い微生物濃度計測を
行える効果がある。
第１図は画像処理により微生物部分を背景から分離抽出
する装置の説明図、第２図及び第３図は輝度修正の一例
を示す説明図、第４図は投影画素数と汚泥濃度の関係を
示す特性図、第５図は第８図及び第９図は汚泥濃度演算
アルゴリズムの他の実施例を示す構成図、第６図は微生
物重なり状態時の輝度分布を示す説明図、第７図は微生
物領域平均輝度と汚泥濃度の関係を示す特性図、であ
る。 １……曝気槽、９……懸濁液、11……懸濁液撮像装置、
20……濃淡画像記憶手段、30……濃淡輝度修正手段、40
……画像認識手段、50……特微量演算手段、100……汚
泥濃度演算手段。
する装置の説明図、第２図及び第３図は輝度修正の一例
を示す説明図、第４図は投影画素数と汚泥濃度の関係を
示す特性図、第５図は第８図及び第９図は汚泥濃度演算
アルゴリズムの他の実施例を示す構成図、第６図は微生
物重なり状態時の輝度分布を示す説明図、第７図は微生
物領域平均輝度と汚泥濃度の関係を示す特性図、であ
る。 １……曝気槽、９……懸濁液、11……懸濁液撮像装置、
20……濃淡画像記憶手段、30……濃淡輝度修正手段、40
……画像認識手段、50……特微量演算手段、100……汚
泥濃度演算手段。
───────────────────────────────────────────────────── 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60−31888（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−31886（ＪＰ，Ａ)
Claims (2)
- 【請求項１】浮遊状態の微生物を含む懸濁液を有する微
生物反応槽と、該微生物反応槽の懸濁液の一部を撮影し
て輝度情報を電気信号に変換する懸濁液撮像手段と、該
懸濁液撮像手段から得られる画像信号を２値化して前記
懸濁液の微生物領域と非微生物領域を認識・識別する画
像認識手段と、該画像認識手段で認識・識別された微生
物領域の投影面積を演算する面積演算手段と、前記懸濁
液撮像手段で得た画像信号と前記画像認識手段で得た認
識・識別画像から前記微生物領域の平均輝度を演算する
輝度演算手段と、該輝度演算手段で求めた微生物領域の
平均輝度と前記面積演算手段で求めた微生物投影面積と
に基づき前記懸濁液の微生物濃度を演算する微生濃度演
算手段とを具備することを特徴とする微生物濃度検出装
置。 - 【請求項２】浮遊状態の微生物を含む懸濁液を有する微
生物反応槽と、該微生物反応槽の懸濁液の一部を撮影し
て輝度情報を電気信号に変換する懸濁液撮像手段と、該
懸濁液撮像手段から得られる画像信号を２値化して前記
懸濁液の微生物領域と非微生物領域を認識・識別する画
像認識手段と、該画像認識手段で認識・識別された微生
物領域の投影面積を演算する面積演算手段と、前記懸濁
液撮像手段で得た画像信号と前記画像認識手段で得た認
識・識別画像から前記微生物領域と非微生物領域の平均
輝度を演算する輝度演算手段と、該輝度演算手段で求め
た微生物領域と非微生物領域の平均輝度と前記面積演算
手段で求めた微生物投影面積とに基づき前記懸濁液の微
生物濃度を演算する微生物濃度演算手段とを具備するこ
とを特徴とする微生物濃度検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62167676A JPH0737943B2 (ja) | 1987-07-07 | 1987-07-07 | 微生物濃度検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62167676A JPH0737943B2 (ja) | 1987-07-07 | 1987-07-07 | 微生物濃度検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6412244A JPS6412244A (en) | 1989-01-17 |
| JPH0737943B2 true JPH0737943B2 (ja) | 1995-04-26 |
Family
ID=15854154
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62167676A Expired - Lifetime JPH0737943B2 (ja) | 1987-07-07 | 1987-07-07 | 微生物濃度検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0737943B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5423092A (en) * | 1991-08-23 | 1995-06-13 | Axe Co., Ltd. | Goggles and sunglasses |
| CN117953493B (zh) * | 2024-01-31 | 2024-09-24 | 四川文理学院 | 一种活性污泥微生物智能识别方法及系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6031888A (ja) * | 1983-07-28 | 1985-02-18 | Hitachi Ltd | 微生物相検出装置 |
| JPS6031886A (ja) * | 1983-07-28 | 1985-02-18 | Hitachi Ltd | 水中の微生物の監視制御装置 |
-
1987
- 1987-07-07 JP JP62167676A patent/JPH0737943B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6412244A (en) | 1989-01-17 |
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