(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水質監視用の魚を入れた水槽と、
該水槽を一定の時間間隔で撮影するカメラと、
該カメラの撮影した画像に基づき水質判断するコンピュータとからなり、
該コンピュータは、
魚画像を認識する画像認識手段と、
認識された魚画像から水質の適否を判断する水質判断手段とを有しており、
前記画像認識手段は、
前記カメラから前記コンピュータに取込まれた複数枚の画像群を選択する手段と、
選択された画像群において、各画素の輝度を平均化処理して背景画像を作成する手段と、
監視判断する対象画像を選択する手段と、
前記対象画像から前記背景画像を差引き処理して差分画像を得る手段と、
前記差分画像に基づき、活動している魚の魚画像を認識する手段とからなる
ことを特徴とする水質監視装置。
【請求項２】
水槽を照明する照明灯を備えた水質監視装置であって、
前記コンピュータが、水槽内の水の濁度判断手段を備えており、
該濁度判断手段が、
前記水槽内において、前記照明灯に対し近い水域と遠い水域の間の輝度比を検出する手段と、
前記輝度比が基準値以上か否かを判断する手段からなる
ことを特徴とする請求項１記載の水質監視装置。
【請求項３】
前記コンピュータが、水槽内の魚が水質監視に適するか否かを判断する適魚判断手段を備えており、
該適魚判断手段が、
前記カメラが前記水槽を撮影している画像の中央付近を、魚が泳いでいるときに、その魚の投影面積を測定する手段と、
測定された投影面積が、基準値の下限値以下か、上限値以上かを判断する手段からなる
ことを特徴とする請求項１記載の水質監視装置。
【請求項４】
前記コンピュータが、水槽内の魚が水質監視に適するか否かを判断する適魚判断手段を備えており、
前記適魚判断手段が、
魚の遊泳中の加速度を測定する手段と、
測定された加速度の絶対値の和が、基準値以上か否かを判断する手段からなる
ことを特徴とする請求項１記載の水質監視装置。
【請求項５】
水質監視用の魚を入れた水槽を、一定の時間間隔でカメラで撮影し、得られた画像をコンピュータで画像処理して魚画像を認識する方法であって、
前記カメラから前記コンピュータに取込まれた複数枚の画像群を選択するステップと、
選択された画像群において、各画素の輝度を平均化処理して背景画像を作成するステップと、
監視判断する対象画像を選択するステップと、
前記対象画像から前記背景画像を差引き処理して差分画像を得るステップと、
前記差分画像に基づき、活動している魚の魚画像を認識するステップとからなる
ことを特徴とする魚画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水質監視装置およびそれに用いる魚画像認識方法に関する。さらに詳しくは、生物として毒性物質に敏感な小魚（例えば、メダカ）を複数匹水槽に入れ、撮影した小魚の画像をコンピュータで画像処理して、個々の小魚の行動を自動追尾し、リアルタイムで水質異常を検知する装置と方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テロリズムや不法投棄などによる環境悪化から安全な水を守ることへの関心が高まっている。
河川や池などの水質を検査する場合、工業計器による水質検査装置では、不特定多数の毒性物質の検知が不可能である。しかも、毒性物質の種類によっては、前処理や成分分析に時間を要するため迅速な対応が困難である。
そこで、浄水場などの水関連施設では、工業計器だけでなく、魚などの生物を使って水質の異常を検知している所が多い。この場合、ほとんどが目視により観察されているが、魚の微妙な挙動を判定するには２４時間常時監視する監視員が必要で現実的でない、などの問題がある。
【０００３】
このため、魚などの挙動や活動電位および心拍数などから水質の異常を自動検知する装置が開発されている。しかし、この装置では魚の活動電位や心拍数などを測定するのに、種々のセンサを取付けておかねばならず、そのメンテナンスの繁雑さや誤警報の多発などの点で問題がある。
一方、コンピュータの性能向上により画像処理技術の高速度化・多機能化が進んでおり、この技術を用いて水中の魚の挙動を監視すれば、高精度な水質監視が期待できることから、魚画像監視型の水質監視装置が開発されている（例えば、特許文献１，２）。
上記の従来技術で用いられている魚画像認識方法は、魚を入れた水槽を一定の時間間隔で撮影し、その画像を２値化することにより、取込んだ画像の輝点を魚として認識すると共に、魚の活動有無を判定するために、時間上の前後の画像間で生じている魚の移動距離を演算し、これを監視する方法である。
【０００４】
しかし、この魚画像認識方法では、つぎのような問題がある。
（１）水槽内に浮遊する物体や沈殿物およびガラス面への写り込み等まで魚として認識してしまう可能性がある。
（２）監視対象が移動距離であるから、移動せずに活動している魚を活動停止と誤認することがある。
（３）源水に泥水が混じり、フィルタ等で完全に濁りを取りきれない場合、濁りで魚の姿が隠れて魚画像の認識が困難になると、正常な水質判定ができなくなる。この対策として前段階に濁度計を設置し、濁度が認識不能なレベルまで増加すると自動的に取水を停止する方法が考えられるが、装置が大きく複雑になるとともに高額な費用がかかる。
（４）小さい（若い）魚を投入すれば、長期間監視が可能となるが、魚の認識精度が落ち、逆に大きい（老いた）魚を投入すれば、魚の認識精度は上がるが、自然死する頻度が高くなるため監視に適さない。このため、めだかの月齢は大きさからある程度判断できることから、魚を投入する際に大きさを選んで投入しているが、投入した魚が監視に適しているかどうかを判断するのは困難である。
（５）また、選んだ魚によっては、他の魚を追いまわす凶暴な魚が存在する場合があり、自然死の頻度が高くなり監視に適さない。凶暴な魚の存在は、魚の動きを常時監視していなければ気付くのは困難である。
【０００５】
【特許文献１】特公平５−３１９４１号
【特許文献２】特公平７−８５０８２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は上記事情に鑑み、魚以外の画像や移動しないで活動している魚に起因する誤判断を無くして監視精度を高めることを第１の目的とする。
また、水槽内の濁度を測定し、濁度管理できるようにすることを第２の目的とする。
さらに、水質監視に適した魚かどうかを判断できるようにすることを第３の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明の水質監視装置は、水質監視用の魚を入れた水槽と、該水槽を一定の時間間隔で撮影するカメラと、該カメラの撮影した画像に基づき水質判断するコンピュータとからなり、該コンピュータは、魚画像を認識する画像認識手段と、認識された魚画像から水質の適否を判断する水質判断手段とを有しており、前記画像認識手段は、前記カメラから前記コンピュータに取込まれた複数枚の画像群を選択する手段と、選択された画像群において、各画素の輝度を平均化処理して背景画像を作成する手段と、監視判断する対象画像を選択する手段と、前記対象画像から前記背景画像を差引き処理して差分画像を得る手段と、前記差分画像に基づき、活動している魚の魚画像を認識する手段とからなることを特徴とする。
第２発明の水質監視装置は、第１発明において、水槽を照明する照明灯を備えた水質監視装置であって、前記コンピュータが、水槽内の水の濁度判断手段を備えており、該濁度判断手段が、前記水槽内において、前記照明灯に対し近い水域と遠い水域の間の輝度比を検出する手段と、前記輝度比が基準値以上か否かを判断する手段からなることを特徴とする。
第３発明の水質監視装置は、第１発明において、前記コンピュータが、水槽内の魚が水質監視に適するか否かを判断する適魚判断手段を備えており、該適魚判断手段が、前記カメラが前記水槽を撮影している画像の中央付近を、魚が泳いでいるときに、その魚の投影面積を測定する手段と、測定された投影面積が、基準値の下限値以下か、上限値以上かを判断する手段からなることを特徴とする。
第４発明の水質監視装置は、第１発明において、前記コンピュータが、水槽内の魚が水質監視に適するか否かを判断する適魚判断手段を備えており、前記適魚判断手段が、魚の遊泳中の加速度を測定する手段と、測定された加速度の絶対値の和が、基準値以上か否かを判断する手段からなることを特徴とする。
第５発明の魚画像認識方法は、水質監視用の魚を入れた水槽を、一定の時間間隔でカメラで撮影し、得られた画像をコンピュータで画像処理して魚画像を認識する方法であって、前記カメラから前記コンピュータに取込まれた複数枚の画像群を選択するステップと、選択された画像群において、各画素の輝度を平均化処理して背景画像を作成するステップと、監視判断する対象画像を選択するステップと、前記対象画像から前記背景画像を差引き処理して差分画像を得るステップと、前記差分画像に基づき、活動している魚の魚画像を認識するステップとからなることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
第１発明によれば、魚画像を認識する際に、撮影済みの複数枚の画像を平均化処理して背景画像を作成し、監視判断する対象画像との差分を取ることで、活動を停止した魚、浮遊物体、沈殿物およびガラス面への写り込み等の影響を排除した差分画像を得ることができる。この差分画像を用いて画像処理を行うことで、細かな動きも画像の変化として把握しやすくなり、このため、移動していない魚でも体の傾きを変えるなどの細かい動作をしていれば、活動状態であると認識できる。このように、魚の細かい動きも監視できるので、魚の挙動に基づく水質監視を高精度に行うことができる。
第２発明によれば、水槽内の濁った水に一方向から照明を当てると、照明に近い水域では乱反射が起って明るくなり、この乱反射により照明に遠い水域では光が届かなくなって暗くなる。この傾向は濁度が高いほど顕著になって現れるので、この輝度比を基準値と比較すれば、水槽内の水の濁度を間接的に測定することができる。このようにして、魚画像を正常に認識できない濁度を基準値としておけば、魚の認識不能による警報が出る前に濁度の警報を出すことができる。
第３発明によれば、投入された一匹一匹の魚について、画像の中央付近を泳いでいるときに投影面積を測定するので、カメラに対する体の向きやカメラからの距離をほぼ一定にできる。そして、魚の投影面積が小さい、すなわち体が小さく認識率が悪い若い魚や、投影面積が大きい、すなわち体が大きく動きが緩慢な老いた魚を検知できるので、この結果に基づき魚の交換すれば、水質の監視精度を高めることができる。
第４発明によれば、魚の加速度を測定し、一定時間における加速度の絶対値の和が基準値以上か否かを判断すると、加速度が頻繁に変化する魚、すなわち、他の魚を必要以上に追いまわす凶暴な魚を見出すことができる。このようにして、監視にふさわしくない魚を交換することで、水質の監視精度を向上させることができる。
第５発明によれば、魚画像を認識する際に、撮影済み複数枚の画像を平均化処理して背景画像を作成し、監視判断する対象画像との差分を取ることで、活動を停止した魚、浮遊物体、沈殿物およびガラス面への写り込み等の影響を排除した差分画像を得ることができる。前記差分画像を用いて画像処理を行うことで、細かな動きも画像の変化として把握しやすくなり、このため、移動していない魚でも体の傾きを変えるなどの細かい動作をしていれば、活動状態であると認識できる。魚の細かい動きも監視できるので、魚の挙動に基づく水質監視を高精度に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
つぎに、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
図１は本発明の一実施形態に係る水質監視装置を示しており、１は水槽、２はカメラ、３はコンピュータである。本実施形態の水質監視装置は、水槽１とカメラ２およびコンピュータ３で構成でき、そのコンピュータ３に水質監視を実行する種々のプログラムを組み込めば完成する、というシンプルな構成に特徴がある。
【００１０】
本実施形態において、水槽１とコンピュータ３は、それぞれ別々の場所に設置することができ、遠隔地からの監視が可能である。また、複数の水槽１の一括監視や警報を携帯電話等に転送することも可能である。
図２は遠隔監視の例を示している。カメラ２とコンピュータ３との間は、映像ケーブル、無線ＬＡＮや有線ＬＡＮ、無線や有線の専用回線、公衆回線等任意の通信手段を用いることができ、水槽１Ａ〜１Ｄとコンピュータ３間の距離は、数ｍから数１０ｋｍまでなら現実的であるが、それ以上の距離であっても現有技術で十分に遠隔監視が可能である。
【００１１】
前記水槽１は適宜な大きさでよいが、仕切り１１等を入れて監視領域１２を狭く限定しておくのが好ましい。水槽１に入れる魚としては、扱いやすく有害物質に対して感受性の高い小魚が好ましいが、とくに入手が容易なメダカが適している。メダカには、有害物質が混入すると「暴れる」、「特定の場所に集まる」、「動きが鈍くなる」、「止まる」などと反応する特性があり、「シアン」「ヒ素」などの約200 ケースもの毒物に対して信頼性の高い判定結果が得られている。
また、水槽１中の監視領域１２中には、メダカｆを１０匹位入れるのが、個々のメダカｆを特定したり、監視精度を高めつつ、画像処理が必要以上に複雑にならないので好ましい。なお、監視領域１２に相当する大きさの水槽を用いてもよいが、図示のような大き目の非監視領域１３を有する水槽１の方が、メダカｆを入れ替えたりする実際的作業には便利である。
なお、水槽１へは水質検査対象の水がフィルタを介して給水され、水槽内を流水後排水するようになっている。
【００１２】
前記水槽１の上方には光を照射する照明灯４が設けられている。照明灯４を照射すれば、魚は輝点として発現し、この輝点が、魚画像の認識に用いられる。
【００１３】
前記カメラ２は魚画像が撮影できるのであれば、特別な制限はなくどのようなカメラを用いてもよいが、長期間安定して撮影できるカメラが好適である。
カメラ２による撮影は一定時間の間隔をおき、連続的に行うのがよい。画像処理の時間間隔は短いほどメダカの挙動を細かく追えるので好ましいが、余り短かすぎても画像処理が追いつかないうえに、監視精度の向上もさほど望めない。好ましい範囲は、0.033 〜0.5 秒間隔程度であるが、本発明では、0.1 秒間隔としている。
そこで、カメラ２は、水槽１を0.1 秒間隔で連続撮影し、画像データをコンピュータ３へ送り、コンピュータ３は約0.1 秒ごとにメダカｆの動きを測定し、画像データとして高速演算処理する。このため、リアルタイムに水質を判定することができる。
また、センサとなるメダカｆは、既述のごとく１０尾程度とし、しかも、約0.1 秒ごとに測定するため、細かい動きを検知でき、水質の異常を高精度で判断することができる。
【００１４】
前記コンピュータ３には、カメラ２から取込んだ画像に基づき、魚の画像を認識し水質を判断するプログラム、また、水槽１内の水の濁度や監視に適した魚か否かを判断するプログラムがインストールされている。特許請求の範囲にいう画像認識手段、水質判断手段、濁度判断手段および適魚判断手段は、これらのプログラムにより構成されている。なお、これらの画像処理と判断には、能力的に現在市販されているパソコンで対応可能である。
このコンピュータ３には、前記各判断手段を実行した結果に基づいて必要な警報を発する機能も有している。警報の発し方は任意であり、種々の方法を採用できるが、コンピュータ３のモニタ３Ａ上に表示したり、これに加えて、必要な関係先に適宜の通信手段で通報したり、警報音を鳴らせる方法などを採用できる。モニタ３Ａに表示させる警報などのモニタ画面は任意であるが、その例示は後述する。
【００１５】
つぎに、上記水質監視装置で実行される水質判断方法を、図３に基づき説明する。
この水質判断方法は、大きく分けると画像認識ステップとそれに基づく水質判断ステップとからなる。これらの方法は、既述のごとくコンピュータ３にインストールされている魚画像認識手段（後記ステップＳ1〜Ｓ５を実行する手段がプログラムされている）と水質判断手段（後記ステップＳ６を実行する手段がプログラムされている）によって実行される。
【００１６】
つぎに、前記魚画像認識手段による認識方法を各ステップ順に説明する。
１  複数画像群選択ステップ（Ｓ１）
本実施形態の水質監視装置では、カメラ２からコンピュータ３に取込まれた画像を新しい順に２０枚（約２秒間の画像）をメモリ上に保存し、新しい画像は、最も古い画像に上書きしていくので、２０枚の画像は常に更新されている。
この２０枚の過去の画像が背景画像作成用に選択されるが、これより少ない枚数を適宜選択してもよい。
【００１７】
２  背景画像作成ステップ（Ｓ２）
つぎに、前記２０枚の画像を用い、各画素の輝度を平均化処理して背景画像を作成する。
輝度を平均化処理する手法は、つぎのとおりである。
デジタル画像では、ＲＧＢ（赤、緑、青）の各色ごとに256 段階の階調（８ビット）が与えられるので、R0G0B0＝黒、R255G0B0＝赤、R255G255B255＝白、のように合計1,677 万通りの色の表示ができる。画像処理する場合には、ＲＧＢの256 階調から（Ｒ×0.33＋Ｇ×0.33＋Ｂ×0.33）を計算して、新たに256 階調の白黒画像を作成する。このとき、係数0.33は固定せず、魚の色を強調し認識率が高くなるように設定してもよい。このグレースケール256 色を「輝度」として平均化処理に用いている。すなわち、過去２０枚の画像群における同じ位置の画素の輝度Ｋを新しい順に（Ｋ１，Ｋ２，・・・・・，K20 ）とすると、
（Ｋｂ＝Ｋ１×ａ１＋Ｋ２×ａ２＋・・・＋K20 ×a20 ）    ……式（１）
ただし、（ａ１＋ａ２＋・・・・＋a20 ＝１）
を計算することで平均化処理ができ、背景画像の画素の輝度Ｋｂの値を与えることができる。なお、係数ａは自由に設定できるが、通常は、ａ１≧ａ２≧・・・・≧a20 となる。
【００１８】
３  対象画像選択ステップ（Ｓ３）
監視判断する対象画像を選択する。通常は最新の画像を選択するのであるが、過去の画像を選択することも可能である。
【００１９】
４  差分画像作成ステップ（Ｓ４）
対象画像から背景画像を差引き処理して差分画像を得る。
背景画像も対象画像（現在画像）も多値画像なので、多値画像のままで差引き処理を行うが、その差分画像を得る方法は、つぎのとおりである。
なお、分かりやすくするため、２値画像で説明する。魚画像を含む明るい領域を“１”、暗い領域を“０”とすると、差分を取った場合下表のようになる。
対象画像   −   背景画像   ＝   差分画像    
１             １             ０
１             ０             １※
０             １           −１
０             ０             ０
上記のうち、魚画像の認識に使用するのは、差分画像の“１”の領域のみである。その認識手順は下記のとおりである。
１）“１”の領域を拡大する（分断されている“１”の領域があるとき、その隣接領域
が一つになるレベルまで拡大する）。
２）“１”の領域を元の大きさに縮小する（一つになった領域は全体で縮小する）。
３）設定した魚画像のサイズよりも大きい領域や小さい領域を削除する。
４）残った“１”の領域（上記表で※を注記）を魚画像として認識し、“１”の領域の
個数を魚の数として、各魚の座標や前回からの移動状態を検出する。
５）認識精度を高めるため、２０回（約２秒）連続して追尾できた“１”の領域の数を
「活動数」として用いる。
既述のごとく本実施形態では多値画像を用いているので、上記１）〜５）の手順に当てはめる際、適当なしきい値を用いて処理すれば、上記の同様の手順で魚画像の認識を実施できる。
要するに、上記の差分画像を得るということは、
イ）対象画像（最新の画像）と背景画像に共に存在するものは除かれる→つまり、動いていない魚や静止物が除かれる
ロ）その結果、対象画像のみに有るものが残される→このようにして残されたものは、動いている魚であり、それには位置を変えたものも、同じ位置で姿勢を変えただけのものも含まれる
ということである。
そして、上記のように、同じ位置で姿勢を変えただけの魚の画像は、例えば、胴体部分が消えて、頭と尾の２カ所だけが残ることもある。この場合でも、前記１）の分断された隣接領域の拡大による一体化と、その後の前記２）の縮小操作によって、一つの魚画像に再生できる。したがって、同じ位置で姿勢変更しただけの魚についても、明確に姿勢変更を認識できる。
【００２０】
５  魚画像認識ステップ（Ｓ５）
つぎに、上記のようにして得られた差分画像に基づき魚の魚画像を認識する。
この場合、既述のごとく、魚が移動していなくても、体の傾きが変化したり、体をひねって形状が変化しておれば、形状に変化があった魚として認識できるので、完全に動作停止している魚とは区別することができる。このため、従来技術のように魚の位置が移動したかどうかのみで、魚の活動有無を判断する手法に比べ、より高い精度で、魚の活動停止の有無を判定することができる。
そして、モニタ３Ａの画面上、すなわち最新画像（現在画像）上に動いていると認識された魚の魚画像に色つきの太い輪郭線ｓ（楕円）を重ね合わせて表示する。このようにすることで、移動していない魚が完全に動きを止めたかどうかを、輪郭線ｓの有無で判断できる。輪郭線ｓとしては、魚画像を明示できればどのような形状でもよいが、たとえば、楕円形などが用いられる。そして、各魚ごとに輪郭線ｓの色を変え、移動した場合には自動追尾し、同じ色の輪郭線ｓで常に表示させる。なお、魚同士が重なったり影に入ったりして追尾できない場合は、別の色の輪郭線ｓが新たに割り当てられることもある。自動追尾は公知の手法を用いればよく、例えば、前回の位置と速度と方向から、現在の移動位置を予測し、予測点に最も近い魚画像を同一魚として特定する手法などが用いられる。
【００２１】
６  水質判断ステップ（Ｓ６）
上記の画像認識ステップの実行により、雑音が除去された魚画像が得られると、最終の水質判断ステップ（Ｓ６）が実行される。
このステップは、画面上で、画面ａのように「暴れる」、画面ｂのように「特定の場所にメダカが集まる」、画面ｃのように「メダカの動きが鈍くなる」あるいは「動きが止まる」などの挙動が現れるか否かを監視する。暴れたり、特定の場所に集まったり、動きが鈍くなったり、止まったりするメダカｆの状態を数値化することで、基準値と比較すればよく、基準値も、段階付けておけば、予告、警告、重度の警告などのレベル判断も可能である。
【００２２】
上記の魚画像認識方法では、過去の複数枚の画像を平均化処理して背景画像を作成し、監視判断する対象画像（最新の現在画像）との差分を取ることで、浮遊物体や沈殿物およびガラス面への写り込み等の影響を排除した差分画像を得ることができる。そして、この差分画像を用いて画像処理を行うことで、細かな動きも画像の変化として把握しやすくなり、このため、移動していない魚でも体の傾きを変えるなどの細かい動作をしていれば、活動状態であると認識できる。魚の細かい動きも監視できるので、魚の挙動に基づく水質監視を高精度に行うことができる。
【００２３】
つぎに、本発明の水質監視装置において、用いると好ましい水の濁度判定方法を説明する。
図４の（Ａ）に示すように、水に濁りがない場合、照明の光がよく透過し、水槽１内の明るさはほぼ均一である。また、（Ｂ）に示すように、水に濁りが入ると、照明に近いほうが乱反射して明るくなり、照明に遠い方がこの乱反射で光が届かなくなり暗くなる。そして、（Ｃ）に示すように、さらに濁りが入ると、傾向はさらに強くなる。この性質を利用すれば画像からの間接的な濁度測定が可能となる。
すなわち、光照射する照明灯４に対し、水槽１内における近い水域と遠い水域の間の輝度比を対比して、輝度比が基準値以上になると、警報を発するものである。輝度比は、水槽内の監視領域１２内の上方の数点における散乱光の輝度の平均値をとり、また下方の数点における散乱光の輝度の平均値をとり、上下の平均値の比率を演算することにより求められる。
なお、測定点を複数にしているのは、魚影などの高輝点と重なった場合の影響を抑えるためである。
警報が出されると、水路のフィルタ交換、流入停止等の処置をとることができるので、強い濁りが入って魚画像の認識が困難になる前に、魚の活動停止等の誤警告が発信されることを防止できる。
【００２４】
図１の実施形態において、濁度の間接測定に必要な照明は、魚を照らしている照明灯４がそのまま活用できるため追加設備を必要とせず、測定した濁度の値により手動あるいは自動で水槽への取水を停止することが可能となるため、濁度計などの複雑かつ高価な設備の追加が不要となる、という利点がある。
【００２５】
つぎに、水槽内の魚が水質監視に適するか否かを判断する適魚判断手段を説明する。
第１の適魚判断手段は、カメラが撮影している画像の中央付近を泳いでいるときに、投影面積を測定する第１ステップと、測定された投影面積が、基準値の下限値以下か、上限値以上かを判断する第２ステップからなる。
前記第１ステップによれば、投入された一匹一匹の魚について、画像の中央付近を設定速度以上で泳いでいるときに面積を測定するので、カメラに対する体の向きやカメラからの距離がほぼ一定となり、正確な面積が測定できる。そして第２ステップにおいて基準値の下限値と比較して小さいもの、すなわち、体が小さく認識率が悪い若い魚を検知したり、上限値と比較して大きいもの、すなわち、体が大きく動きが緩慢な老いた魚を検知できるので、これら不適な魚の交換を促すことができる。
【００２６】
つぎに、第２の適魚判断手段を説明する。
第２の適魚判断手段は、魚の遊泳中の加速度を測定する第３ステップと、測定された加速度の絶対値の和が、基準値以上か否かを判断する第４ステップからなるが詳細は以下のとおりである。
コンピュータ３上では、個々の魚画像に異なる色の輪郭線ｓを付与し、常に魚の特定と追尾を行っている。魚の特定と追尾は0.1 秒ごとに行っているので、第３ステップの速度変化量（加速度）の計算も0.1 秒ごとに行うことができる。
そして、第４ステップでは、ある一定時間における加速度の絶対値の和を計算し、和の値が基準値より大きいか否かを判断する。その結果が基準値より大きい場合は凶暴な動きをしていると判断できるので、他の魚を必要以上に追いまわす凶暴な魚として、交換を促すことができる。このようにして、監視にふさわしくない魚を交換することで、水質異常検知精度を向上させることができる。
【００２７】
既述のごとく、前記モニタ３Ａに表示するモニタ画面は任意に採用できるが、好ましいモニタ画面を以下に例示する。
（１）リアルタイムモニタ画面
図５に示すように、0.1 秒ごとの現在（リアルタイム）の画像を表示する。ｆは魚であり、ｓは輪郭線である。リアルタイムモニタ画面では、画像処理に使用した画像と魚の認識結果を同時に表示するとよい。なお、後述する警報モニタ画面とトレンドモニタ画面は、画面を切換えて表示してもよく、同時に表示してもよい。
（２）警報モニタ画面
魚ｆの活動数や活動状態を段階分けして表示する。例えば、つぎのとおりである。
活動数：活動（微動も含む）している魚の数
活動状態：検出対象、検出精度および検出時間の条件に従い、魚の行動特性から最適な組合せを選択し、状態を数段階に分けて表示できる。
（３）トレンドモニタ画面
横軸に時刻を表示し、縦軸に活動数、活動状態および透明度の各診断項目の値を表示する。時間軸の表示には１時間表示モードと２４時間表示モードなど変化させるのが好ましい。画面上に、黄線は警告線、赤線は警報線として表示し、この線を越えたり、下回ると、警報モニタ部の表示する緑ランプが消えたり、ランプが黄や赤に点灯させるとよい。
なお、上記はあくまでも例示であり、上記以外のモニタ画面を否定するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
本発明は、浄水場、下水処理施設、飲料水メーカ、食品メーカなど厳しい水質管理を必要とする施設に最適である。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の一実施形態に係る水質監視装置の説明図である。
【図２】画像伝送方法の説明図である。
【図３】画像認識ステップと水質判断ステップの説明図である。
【図４】濁度判断方法の説明図である。
【図５】モニタ画面の説明図である。
【符号の説明】
【００３０】
１    水槽
２    カメラ
３    コンピュータ
４    照明灯
【図１】
0003691502.tif 000002
【図２】
0003691502.tif 000003
【図３】
0003691502.tif 000004
【図４】
0003691502.tif 000005
【図５】
0003691502.tif 000006