(57)【要約】【課題】虫類の同定作業を自動的且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことができ、また、客観性及び一貫性のある同定結果を得ることが可能な捕獲虫類の同定方法及び同定システムを提供することを課題とする。【解決手段】画像読み込みステップと、虫候補領域取得ステップと、背景領域削除ステップと、虫領域抽出ステップと、虫領域から形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、メルクマールデータを標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含み、前記虫候補領域取得ステップは、前記虫候補領域の抽出に障害となるシート画像に存在する白線領域を除去するために、ＲＧＢ値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度と明度を使用して白線領域候補を抽出した後、ハフ変換を用いて白線領域の抽出を行う処理を含む。【選択図】図３
2018197940.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
虫類を捕獲した捕虫装置の粘着シートの画像読み込みステップと、読み込まれた前記画像から虫候補領域を取得する虫候補領域取得ステップと、取得された前記虫候補領域以外の背景領域を削除する背景領域削除ステップと、前記虫候補領域から虫領域を抽出する虫領域抽出ステップと、抽出された前記虫領域から形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、前記メルクマールデータを標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含む捕獲虫類の同定方法であって、
前記虫候補領域取得ステップは、前記虫候補領域の抽出に障害となるシート画像に存在する白線領域を除去するために、ＲＧＢ値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度と明度を使用して白線領域候補を抽出した後、ハフ変換を用いて白線領域の抽出を行う処理と、
前記虫候補領域中の注目画素を中心にして得た画素の平均が１００となるように正規化を行った後、ガウシアンオペレータを用いて算出した結果から低濃度領域を抽出する処理とを含むことを特徴とする捕獲虫類の同定方法。
【請求項２】
虫類を捕獲した捕虫装置の粘着シートの画像読み込みステップと、読み込まれた前記画像から虫候補領域を取得する虫候補領域取得ステップと、取得された前記虫候補領域以外の背景領域を削除する背景領域削除ステップと、前記虫候補領域から虫領域を抽出する虫領域抽出ステップと、抽出された前記虫領域から形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、  
前記メルクマールデータを標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含む捕獲虫類の同定方法であって、
前記同定ステップは、ＳＶＭを用いて行う同定処理を含むことを特徴とする捕獲虫類の同定方法。
【請求項３】
前記同定ステップは更に、物体領域の黒色の割合又は体領域の輝度値からゴミ候補を取得し、体の丸みと体領域の円形度からゴミを判定するゴミ判定処理を含む、請求項２に記載の捕獲虫類の同定方法。
【請求項４】
前記形態的特徴のメルクマールデータとして、翅領域の座標の画素の色相値と背景領域の平均色相値との比較から判定される翅の不透明性と、体領域の座標の画素の色相値と翅領域の平均色相値との差が小さい場合に前記体領域の座標の画素を類似色画素とし、この類似色画素と前記体領域の総画素数との比較から抽出される体翅色類似性とを含む、請求項１乃至３のいずれかに記載の捕獲虫類の同定方法。
【請求項５】
前記形態的特徴のメルクマールデータとして、虫領域の中での細い領域がどれだけ存在するかを表す特徴量である細領域長を含み、前記細領域長の抽出は、以下の工程を経て行う、請求項１乃至４のいずれかに記載の捕獲虫類の同定方法。
−虫領域の強調工程
−虫領域の抽出工程
−細領域の抽出工程
−細領域長の取得工程
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、捕獲虫類の同定方法及び同定システムに関するものであり、より詳細には、例えば、食品工場、薬品工場等のように、昆虫その他の小さな虫類の侵入を極力阻止する必要のある場所において、捕獲した虫類を同定し、以後の防虫対策に活用する資料を得るための捕獲虫類の同定方法及び同定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
食品工場や薬品工場等においては、有害・無害を問わず、昆虫その他の小さな虫類の侵入は、極力阻止することが要請される。そのために、工場の建屋内要所に、虫類を引き寄せるための誘引灯と、集まった虫類を捕獲するための粘着手段とで構成される種々のタイプの捕虫装置が配備される。
【０００３】
ところで、虫類は種類が多く、知られているだけでも数千種類存在し、しかも、虫類ごとに強く誘引される波長域が異なる。従って、捕獲しようとする虫類を効率よく捕獲するためには、捕虫装置の誘引灯に、その捕獲しようとする虫類を強く誘引する波長の光を放出する光源を用いることが有効である。そして、そのためには先ず、各工場等に集まる虫類を同定する必要があるところ、従来はその同定作業は、専ら人手によって行われていたために作業コストが嵩み、その削減が求められていた。また、その作業は目視による人的作業であるため、時間を要するだけでなく、客観性・一貫性のある同定結果を期待することが困難であり、その改善が求められていた。
【０００４】
このような要請に応えるために本願出願人は先に、各工場等に集まる虫類の同定作業を自動的且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことができ、また、客観性及び一貫性のある同定結果を得ることが可能な捕獲虫類の同定方法の提案をしている（特許文献１：特許第５６９０８５６号公報）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５６９０８５６号公報
【特許文献２】特許第２６９４７２６号公報
【特許文献３】特許第２５９９１０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記提案に係る同定方法は、虫類を捕獲した捕虫装置の粘着シートの画像を読み込む画像読み込みステップと、前記画像からエッジを取得することにより虫候補領域を取得する虫候補領域取得ステップと、前記虫候補領域以外の背景領域を削除する背景領域削除ステップと、前記虫候補領域から虫領域を抽出する虫領域抽出ステップと、抽出された前記虫領域から少なくとも体領域、脚領域及び翅領域を抽出し、抽出された前記体領域から体長、体幅及び体長と体幅の比を算出し、前記脚領域から脚長及び脚長と体長の比を算出し、また、前記翅領域から翅面積及び翅面積と体面積の比を算出して形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、前記メルクマールデータを、予め虫ごとに設定されて記憶されている標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含むものである。
【０００７】
この提案に係る同定方法は、各工場等に集まる虫類の同定作業を自動的且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うという要請を一応満たし得るものであるが、この方法の場合は、物体領域の抽出に障害となる、シート画像に存在する白線領域の処理が行われていないとか、領域面積が０．２５ｍｍ２以下の微小虫はゴミと判定されてしまうとかいった問題があり、更なる改良が求められていた。
【０００８】
本発明はかかる要望に応えるためになされたもので、虫候補領域取得ステップにおいて、物体領域の抽出に障害となるシート画像に存在する白線領域を処理すると共に、低濃度領域を抽出する処理を行い、形態的特徴のメルクマールデータに翅不透明性の算出及び体翅色類似性を含め、同定ステップにおいて、ＳＶＭを用いて行う同定処理を行うと共に、ゴミの判定処理及び微小虫の判定処理を行うことで、虫類の同定、殊に微小虫の同定をより正確且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことができる捕獲虫類の同定方法及び同定システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための請求項１に係る発明は、虫類を捕獲した捕虫装置の粘着シートの画像読み込みステップと、読み込まれた前記画像から虫候補領域を取得する虫候補領域取得ステップと、取得された前記虫候補領域以外の背景領域を削除する背景領域削除ステップと、前記虫候補領域から虫領域を抽出する虫領域抽出ステップと、抽出された前記虫領域から形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、前記メルクマールデータを標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含む捕獲虫類の同定方法である。
【００１０】
そして、前記虫候補領域取得ステップは、前記虫候補領域の抽出に障害となるシート画像に存在する白線領域を除去するために、ＲＧＢ値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度と明度を使用して白線領域候補を抽出した後、ハフ変換を用いて白線領域の抽出を行う処理と、前記虫候補領域中の注目画素を中心にして得た画素の平均が１００となるように正規化を行った後、ガウシアンオペレータを用いて算出した結果から低濃度領域を抽出する処理とを含むことを特徴とする。
【００１１】
上記課題を解決するための請求項２に係る発明は、虫類を捕獲した捕虫装置の粘着シートの画像読み込みステップと、読み込まれた前記画像から虫候補領域を取得する虫候補領域取得ステップと、取得された前記虫候補領域以外の背景領域を削除する背景領域削除ステップと、前記虫候補領域から虫領域を抽出する虫領域抽出ステップと、抽出された前記虫領域から形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、前記メルクマールデータを標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含む捕獲虫類の同定方法であって、
前記同定ステップは、ＳＶＭを用いて行う同定処理を含むことを特徴とする捕獲虫類の同定方法である。
【００１２】
一実施形態においては、前記同定ステップは更に、物体領域の黒色の割合又は体領域の輝度値からゴミ候補を取得し、体の丸みと体領域の円形度からゴミを判定するゴミ判定処理を含む。
【００１３】
また、一実施形態においては、前記形態的特徴のメルクマールデータとして、翅領域の座標の画素の色相値と背景領域の平均色相値との比較から判定される翅の不透明性と、体領域の座標の画素の色相値と翅領域の平均色相値との差が小さい場合に前記体領域の座標の画素を類似色画素とし、この類似色画素と前記体領域の総画素数との比較から抽出される体翅色類似性とを含む。
【００１４】
更に一実施形態においては、前記形態的特徴のメルクマールデータとして、虫領域の中での細い領域がどれだけ存在するかを表す特徴量である細領域長を含み、前記細領域長の抽出は、以下の工程を経て行う。
−虫領域の強調工程
−虫領域の抽出工程
−細領域の抽出工程
−細領域長の取得工程
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る捕獲虫類の同定方法及び同定システムは上記のとおりであって、捕獲虫類の同定を、人手を介することなく、取り込んだ虫類の画像から形態的特徴のメルクマールデータを取得し、これを予め虫ごとに設定した標準メルクマールデータと比較する画像処理によって行うことができるため、各工場等に集まる虫類の同定作業を自動的且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことができ、また、客観性及び一貫性のある同定結果を得ることが可能となる効果がある。
【００１６】
特に本発明に係る方法の場合は、画像読み込みステップにおいて、物体領域の抽出に障害となる、シート画像に存在する白線領域を除去する処理を行い、虫候補領域取得ステップにおいて、低濃度領域を抽出する処理を行い、同定ステップにおいて、ＳＶＭを用いて同定処理を行い、また、物体領域の黒色の割合又は体領域の輝度値からゴミ候補を取得し、体の丸みと体領域の円形度からゴミの判定処理を行うことで、より正確で信頼性のある虫類の同定を可能にする効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る捕獲虫類の同定方法を実施するためのシステムの簡略ブロック図である。
【図２】本発明に係る捕獲虫類の同定方法において用いる捕虫装置の構成例を示す斜視図である。
【図３】本発明に係る捕獲虫類の同定方法の大まかな流れを示すフロー図である。
【図４】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における虫候補領域取得方法を示す図である。
【図５】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における白線領域の抽出方法を示す図である。
【図６】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における低濃度領域の抽出方法を示す図である。
【図７】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における背景領域の削除方法を示す図である。
【図８】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における虫領域の抽出方法を示す図である。
【図９】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における翅不透明性の算出方法を示す図である。
【図１０】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における体翅色類似性の算出方法を示す図である。
【図１１】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における同定ステップの流れを示すフロー図である。
【図１２】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における同定ステップの三次同定工程を説明するための図である。
【図１３】本発明に係る捕獲虫類の同定方法におけるＳＶＭを用いた同定工程の流れを示す図である。
【図１４】本発明に係る捕獲虫類の同定方法におけるＳＶＭを用いた同定工程のモデルのパラメータ調整方法を説明するための図である。
【図１５】本発明に係る捕獲虫類の同定方法におけるＳＶＭを用いた同定工程の評価実験方法を説明するための図である。
【図１６】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における黄色いアザミウマの体領域抽出方法を示す図である。
【図１７】本発明に係る捕獲虫類の同定方法におけるアザミウマとゴミの色相例を示すグラフである。
【図１８】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における黒いアザミウマの判定方法を示す図である。
【図１９】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における黒いアザミウマの判定方法を示す図である。
【図２０】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における黒いアザミウマの判定方法を示す図である。
【図２１】本発明に係る捕獲虫類の同定方法におけるアザミウマの判定方法を示す図である。
【図２２】本発明に係る捕獲虫類の同定方法におけるユスリカの判定方法を示す図である。
【図２３】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における色の変化が均一なゴミの判定方法を示す図である。
【図２４】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における体領域の凹凸度の抽出方法を示す図である。
【図２５】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における細領域長の抽出方法（虫領域の抽出方法）を示す図である。
【図２６】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における細領域長の抽出方法（細領域の抽出方法）を示す図である。
【図２７】本発明に係る捕獲虫類の同定方法における細領域長の抽出方法（細領域長の取得方法）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明を実施するための形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。本発明に係る捕獲虫類の同定方法は、
−虫類を捕獲した捕虫装置の粘着シートの画像読み込みステップと、
−読み込まれた前記画像から虫候補領域を取得する虫候補領域取得ステップと、
−取得された前記虫候補領域以外の背景領域を削除する背景領域削除ステップと、
−前記虫候補領域から虫領域を抽出する虫領域抽出ステップと、
−抽出された前記虫領域から形態的特徴のメルクマールデータを取得する特徴抽出ステップと、
−前記メルクマールデータを標準メルクマールデータと照合することにより当該虫類を同定する同定ステップとを含むものである。
【００１９】
そして、本発明に係る捕獲虫類の同定方法は、更に以下の各処理を含むことを特徴とする。
−前記画像読み込みステップにおいて、物体領域の抽出に障害となる、シート画像に存在する白線領域を除去するために、ＲＧＢ値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度と明度を使用して白線領域候補を抽出した後、ハフ変換を用いて白線領域の抽出を行う白線領域抽出処理
−前記虫候補領域取得ステップにおいて、物体領域中の注目画素を中心にして得た画素の平均が１００となるように正規化を行った後、ガウシアンオペレータを用いて算出した結果から低濃度領域を抽出する処理を行う低濃度領域抽出処理
【００２０】
また更に、前記同定ステップにおいて、ＳＶＭを用いて行う同定処理が行われ、物体領域の黒色の割合又は体領域の輝度値からゴミ候補を取得し、体の丸みと体領域の円形度からゴミの判定処理を行うゴミ判定処理が行われることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明に係る捕獲虫類の同定方法は、形態的特徴のメルクマールデータとして、翅領域の座標の画素の色相値と背景領域の平均色相値との比較から判定される翅の不透明性と、体領域の座標の画素の色相値と翅領域の平均色相値との差が小さい場合に前記体領域の座標の画素を類似色画素とし、この類似色画素と前記体領域の総画素数との比較から抽出される体翅色類似性を含むことを特徴とする。
【００２２】
図１は、本発明に係る捕獲虫類の同定方法を実施するためのシステムの簡略ブロック図で、そのシステムは粘着シートによって捕虫する捕虫装置１と、捕虫装置１から回収してきた虫類の粘着した粘着シートの画像を読み込む画像読み込み手段２と、画像読み込み手段２によって読み込まれた画像を解析して捕獲された虫類を同定する解析装置３と、解析装置３において同定された結果を出力する出力手段８とを含んで構成される。      
【００２３】
解析装置３は、画像読み込み手段２によって読み込まれた画像に対し、虫領域と背景領域とを区別するための画像処理をする前処理手段４と、前処理された画像から虫類の形態的特徴のメルクマールデータを抽出する特徴抽出手段５と、虫類の形態的特徴のメルクマールデータを標準化した標準メルクマールデータを記憶するデータ記憶手段６と、特徴抽出手段５によって抽出された抽出メルクマールデータとデータ記憶手段６において記憶されている標準メルクマールデータとを照合することにより、当該虫類の同定をする同定手段７とを含んで構成される（図１参照）。
【００２４】
また、虫類を捕獲するための捕虫装置１としては、例えば、前面を大きく開口して前面開口部を形成した額縁状の本体ケース１１と、本体ケース１１の側面の導光板挿入口１６から装入される、ＬＥＤユニット１３を付設した導光板と、導光板の上に重合状態にされて本体ケース１１内に装填される透光性の粘着シート１５とで構成されるものが用いられる（図２参照）。その場合粘着シート１５は、本体ケース１１内装填時においてその粘着面が、本体ケース１１の前面開口部１２内に直接露呈するように配備される。
【００２５】
本発明においては、同定対象となる虫類として、ユスリカ・カ、ガガンボ、チョウバエ、ノミバエ、ショウジョウバエ、クロバネキノコバエ、ニセケバエ、タマバエ、イエバエ・クロバエ、ヒラタアブ、コバチ、アリ、ヤガ、メイガ、カツオブシムシ、シバンムシ、コクヌストモドキ、ゴミムシ、ハナカクシ、アブラムシ、アオカメムシ、マルカメムシ、ヨコバイ、ウンカ、チャタテムシ、アザミウマ、カゲロウ等を想定している。
【００２６】
これらの虫類はそれぞれ形態上の特徴を有しているが、その形態上の特徴はある程度分類が可能である。例えば、ヒメイエバエ、ガガンボ、イエカ、ユスリカ、チョウバエ、ノミバエ、タマバエ、クロバネキノコバエ、ニセケバエの形態的特徴を挙げると、以下のとおりとなる。
−ガガンボ、イエカ、ユスリカ、クロバネキノコバエ・・・体部が大きい（１０ｍｍ以上）。
−ガガンボ、イエカ、ユスリカ、ノミバエ、タマバエ・・・脚が長くて発達している。
−キノコバエ、ニセケバエ・・・触覚が太くて短く、コブ状である。
−チョウバエ、タマバエ・・・翅の幅が広くて対称的である。
−ヒメイエバエ、ガガンボ、ノミバエ、クロバネキノコバエ、ニセケバエ・・・特徴的な翅脈を有している。
【００２７】
これらの形態的特徴に鑑み、形態的特徴のメルクマールとしては、虫類の体長、体幅、体長・体幅比、体色、脚長、脚長・体長比、尾長、尾長・体長比、翅面積、翅面積・体面積比、翅生部分（体部のどの部分についているか）、翅の角度、頭部方向、後ろ脚の状態、体部の丸み度合い、眼の状態（位置、縦横比）等が考えられる。通例、本発明においては、そのうちの少なくとも体長、体幅、脚長、脚長・体長比、翅面積、翅面積・体面積比が採用される。また、本発明における虫類の同定は、捕獲した虫類を、通常の状態ではなく、粘着シートに粘着した状態において観察して行うものであるため、正面向きに粘着捕獲される場合や横向きに粘着捕獲される場合等があることも考慮される。
【００２８】
更に本発明においては、形態的特徴のメルクマールデータとして、翅領域の座標の画素の色相値と背景領域の平均色相値との比較から判定される翅の不透明性と、体領域の座標の画素の色相値と翅領域の平均色相値との差が小さい場合に前記体領域の座標の画素を類似色画素とし、この類似色画素と前記体領域の総画素数との比較から抽出される体翅色類似性とを含む。翅の不透明性は、似通った形態の虫を翅の透明度合いによって識別する場合に利用されるデータであり、体翅色類似性は、似通った形態の虫を体翅色の相違によって識別する場合に利用されるデータである。
【００２９】
以下に、本発明に係る方法につき、図３に示すフロー図を参照しつつ、処理ステップごとに詳述する。なお、図３のフロー図には、虫類の同定作業である、画像読み込み手段２による処理から、読み込み画像を解析して同定し、同定結果を出力するまでのステップが示されている。
【００３０】
標準メルクマールデータ作成・記憶ステップ
このステップは、虫類の同定作業に先立ち、テンプレートとして、虫類の形態的特徴のメルクマールを虫ごとに設定して標準メルクマールデータ（許容範囲）を作成し、データ記憶手段６に記憶するステップである。
【００３１】
画像読み込みステップ（Ｓ１１）
このステップは、工場等に設置されている捕虫装置１から回収し、必要に応じてフィルムラッピングした虫類の粘着した粘着シート１５を、画像読み取り装置（画像入力装置）２にかけてその画像を読み取るステップである。  
【００３２】
虫候補領域の取得ステップ（Ｓ１２）
虫候補領域取得ステップは、読み込まれた画像（以下虫画像という）（図４（Ａ））からエッジ３１を取得すること（図４（Ｂ））と、虫画像をブロック分割し（例えば、１ブロックの範囲を２００×２００画素とする。）、エッジ３１を含むブロックを取得してラベリング処理を行うこと（図４（Ｃ））から成り、ラベリングした領域を虫候補領域３２とする。エッジ３１の取得は、一般的なエッジ検出法によって行うことができる。
【００３３】
白線領域の抽出処理
粘着シート１５のシート画像には、作業員が目視でカウントする際に使用する白線領域（図５（ａ））が存在する。この白線領域は、画像処理で虫候補領域を抽出する上で障害となるので、虫候補領域の抽出に際して抽出を行う必要がある。白線領域の抽出は、ハフ変換を用いて行うことができる。そのために先ず、白線候補領域の抽出を行う。白線は明度が高いという特徴を有するので、下記式１によってＲＧＢ値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度（Ｓ）と明度(Ｖ)を使用して抽出することができる（図５（ｂ））。
2018197940.tif 000003
【００３４】
次に、上記白線候補領域から白線領域を抽出する。そのために先ず、抽出した白線候補領域に対し、縦方向にハフ変換を行って上下２点のｘ座標の差を求める。以後、ｘ座標の差をＤとする（図５（ｃ））。そして、画像の左上を座標（０，０）、左下を座標（０，Ｂｏｔｔｏｍ）、右上を座標（Ｒｉｇｈｔ，０）、右下を座標（Ｒｉｇｈｔ，Ｂｏｔｔｏｍ）と設定し、点Ａの座標を（ＸＡ，０)とし（０，０）から（Ｒｉｇｈｔ，０）に向かってx方向に1画素ずつ移動させていく。点Ａを移動させると同時に、座標（ＸＡ±Ｄ，Ｂｏｔｔｏｍ）の点Ｂを設置する（図５（ｄ））。次いで、点Ａと点Ｂを結ぶ直線を取得し、その直線が白線域上を一定領域以上通過する場合、直線上の１０×１０の範囲にある白線候補領域を白線領域として抽出する（図５（ｆ））。点Ａが（Ｒｉｇｈｔ，０）に達した後、点Ａを（０，０）に戻す。
【００３５】
続いて、点Ａの座標を（０，ＹＡ)とし、（０，Ｂｏｔｔｏｍ）に向かってy方向に１画素ずつ移動させていく。点Ａを移動させると同時に、座標（Ｒｉｇｈｔ，ＹＡ±Ｄ)の点Ｂを設置する。次いで、点Ａと点Ｂを結ぶ直線を取得し、その直線が白線域上を一定領域以上通過する場合、直線上の１０×１０の範囲にある白線候補領域を白線領域として抽出する（図５（ｈ））。そして、点Ａが（０，Ｂｏｔｔｏｍ）に達した場合に白線領域の抽出が完了する（図５（ｉ））。
【００３６】
低濃度領域の抽出処理
また、虫候補領域の抽出を容易にするために、虫候補領域から低濃度領域を抽出する処理を行う。そのために先ず、注目画素を中心に５×５の範囲の濃度を抽出する。図６（ａ）に虫候補領域と注目画素を示し、図６（ｆ）に抽出した５×５領域を示す。次に、抽出した２５（５×５）画素の平均が１００となるように正規化を行う。図６（ｇ）に正規化を行った値を示す。正規化を行った画素に対して、中央に重みを付けたガウシアンオペレータを用いて値を算出する。図６（ｉ）にオペレータを示し、値を算出した結果を図６（ｂ）に示す。全ての画素に対して同様の計算を行った結果、出力値が低い画素を低濃度領域として算出する。図６（ｅ）に低濃度領域を示す。 
【００３７】
低濃度領域の抽出は、このように５×５の範囲で低濃度領域か否かの判定を行うものであるため、ノイズが発生してある画素が低濃度となったとしても低濃度領域とは判定されず、低濃度が広範囲に亘って存在する場合にのみ低濃度領域と判定される。
低濃度領域割合は、黒い模様がある虫や、体の一部が黒いといった特徴を持つ虫の判定に用いることができる。
【００３８】
背景領域の削除ステップ（Ｓ１３）
捕獲虫類の特徴抽出のためには、虫候補領域３２から虫領域を抽出する必要があり（図７（Ａ）参照）、虫領域の抽出のためには、虫候補領域３２から背景領域を削除する必要がある。そのために先ず、エッジ３１を含まない非エッジブロック領域３３のＨＳＶ色情報を取得し、次いで、エッジ３１を含むエッジブロック領域、即ち、虫候補領域３２と非エッジブロック領域３３から、非エッジブロック領域３３のＨＳＶ色情報と同じ色領域を背景と考えて削除する（図７（Ｂ））。
【００３９】
但し、このようにして単に背景を取り除いて得られる虫領域には、本来の虫領域の他に虫の影等が含まれるため、これを虫領域として同定作業を行っても、高精度の同定は望めない。そこで、本発明においては、上記のようにして抽出された虫領域は確定的なものではなく、仮に虫領域と推定する仮虫領域３４とし、これに対して更に、以下のような虫領域を確定するための画像処理を行う。
【００４０】
虫領域の抽出ステップ（Ｓ１４）
このステップにおいては、先ず、色情報を用いて抽出された仮虫領域３４に対し、一般的なエッジ検出方法によってエッジ検出を行う（図８（Ａ））。図８において符号３５で示す濃色部分がエッジである。次いで、勾配方向への注目画素３６を抽出し（図８（Ｂ）に示されるように、エッジ３５の内側に位置する。）、各注目画素３６に隣接する各画素につき、それに隣接する４近傍の画素との輝度比較を行い、その差が一定値以内の場合（例えば、ａｂｓ（統合画素輝度値−注目画素輝度値）＜１５（輝度値：０〜２５５））は、その画素を、注目画素３６の輝度に統合していく。  
【００４１】
形態的特徴抽出ステップ（Ｓ１５）
上記のようにして虫領域３８を抽出した後、それを基にして、先ず体領域、脚領域、翅領域及び尾領域の抽出が行われる。この形態的特徴の抽出ステップは、体領域、脚領域、翅領域及び尾領域の抽出工程と、それを基にした形態的特徴のメルクマールデータの取得工程とから成る。  
【００４２】
体領域は、虫類の脚、翅、尾以外の領域であり、体領域の抽出のためには、先ず、虫領域３８と背景領域３９のＨＳＶ色情報を取得する。そして、背景領域３９と異なる色の領域を体領域として抽出する。
【００４３】
脚領域は、言うまでもなく、体領域よりもかなり狭くて細い領域である。そこで、虫領域に対し４×４の正方ブロックを当て嵌める処理を行うと共に、エッジに挟まれた狭い部分を狭領域として抽出し、４×４の正方ブロックが当て嵌まらない部分であって、狭領域として抽出された部分を以て、脚候補領域とする。脚領域の抽出は、この脚候補領域内の細線の端点から体領域まで細線を辿ることによって行う。即ち、脚候補領域について細線化処理を行い、脚候補領域内の細線の端点から体領域内の細線の端点までを脚領域とするのである。  
【００４４】
翅領域の抽出は、虫画像から脚候補領域を除外した領域をラベリングし、そのうちの最大領域を以て翅領域とすることにより行う。また、尾領域の抽出は、脚候補領域の抽出の場合と同様に、体領域に対し４×４の正方ブロックを当て嵌める処理を行うと共に、エッジに挟まれた狭い部分を狭領域として抽出し、４×４の正方ブロックが当て嵌まらない部分と、狭領域として抽出された部分の重なり合った部分を以て、尾領域とする。  
【００４５】
次いで、上記のようにして抽出した体領域、脚領域、翅領域及び尾領域から、形態的特徴のメルクマールデータを取得する。即ち、体領域から体長及び体幅を算出し、脚領域から脚長及び脚長と体長の比を算出し、翅領域から翅面積及び翅面積と体面積の比を算出する処理がなされる。形態的特徴のメルクマールとしては、その他に体色、尾長、尾長・体長比、翅生部分、翅の角度、頭部方向、後ろ脚の状態、体部の丸み度合い、眼の位置及び縦横比等の他に、特に本発明においては、翅不透明性及び体翅色類似性を含む。これらのうちの任意のものを組み合わせて採用することができる。もちろん、形態的特徴のメルクマールはこれらに限定される訳ではない。また、その特徴抽出方法も、以下に述べる方法に限定されるものではない。  
【００４６】
＜体長、体幅及び体長・体幅比率の抽出＞  
体長は、体領域において骨格を検出し、その長さを計測することによって抽出する。骨格の検出及び長さの計測は、以下の工程によって行う。
−体部の重心を求める。
−体部の重心から最遠位点までの直線を１本抽出する。
−上記第１の直線と角度の異なる最遠位点までの第２の直線を１本抽出する。
−第１の直線と第２の直線を骨格と考え、その長さを計測する。  
【００４７】
体幅は、上記第１の直線及び第２の直線に対して直交する複数の直線を抽出し、その複数の直交直線のうち最も長い直線の長さを以て体幅とする。そして、このようにして求めた体幅値と、上記のようにして求めた体長値とから、体長・体幅比率（体長／体幅比率）を特徴の１つとして抽出する。  
【００４８】
＜体色の抽出＞  
体色の特徴の抽出に当たっては、先ず、体領域からＨＳＶ表色系を用いて、黒、赤、黄、緑の４色領域を抽出する。４色領域の抽出は、先ず、黒について、例えば、０≦Ｖ値＜８０を閾値として見て、これに当てはまらない部分に対し、例えば、赤：０＜Ｈ値＜４０、黄：４０＜Ｈ値＜７０、緑：７０＜Ｈ値＜１００をそれぞれの閾値として、各色の割合、彩度平均、明度平均を取得し、体色の特徴として抽出する。  
【００４９】
＜脚長及び体長・脚長比の抽出＞  
脚長は、脚領域における端点から体領域内の端点まで辿った細線の画素数から求めることができる。また、体長と脚長の長さ比は、脚長／体長から求めることができる。  
【００５０】
＜尾長及び体長・尾長比の抽出＞  
尾長は、尾領域内において作ることができる、最長直線の長さから求めることができる。また、体長と尾長の長さ比は、尾長／体長から求めることができる。  
【００５１】
＜翅面積及び体面積・翅面積比の抽出＞  
翅面積は、翅領域の面積から求めることができ、体面積と翅面積の比は、翅面積／体面積から求めることができる。  
【００５２】
＜翅生部分の抽出＞  
翅生部分の抽出は、翅が体部のどの部分から出ているかを検出するものである。その抽出のために、体部を前部、中間部及び後部に分割し、翅が接するそのいずれかの部分を以て翅生部分とする。  
【００５３】
＜翅の角度の算出＞  
翅の角度の算出は以下のようにして行う。−骨格の中心から翅先端方向に直線を取得する。−直線と骨格のなす２つの角を取得する。−取得した２つの角のうち小さい方の角度を以て、翅の角度として算出する。
【００５４】
＜翅不透明性の算出＞
形態的特徴抽出ステップにおいて、形態的特徴のメルクマールデータとして、翅の不透明性を挙げることができる。翅不透明性の抽出は、翅領域の座標（ｉ，ｊ）の画素の色相値Ｈｉ，ｊが背景領域の平均色相値Ｈｂａｃｋと大きく異なる場合に、座標（ｉ，ｊ）の画素を不透明画素として抽出することにより行う。不透明画素が翅領域の総画素数の半分以上を占める場合に翅不透明性があると判定し、不透明画素の割合を算出する。式２に不透明画素の条件を示し、図９（ａ）に虫画像、図９（ｂ）に翅領域（太線で囲まれた部分）、図９（ｃ）に不透明画素を示す。
2018197940.tif 000004
【００５５】
＜体翅色類似性の算出＞
更に、形態的特徴のメルクマールデータとして、体と翅の色の類似性を挙げることができる。体と翅の色の類似性の抽出は、体領域の座標（ｉ，ｊ）の画素の色相値Ｈｉ，ｊと翅領域の平均色相値Ｈｗｉｎｇとの差が小さい場合に、座標（ｉ，ｊ）の画素を類似色画素として抽出することにより行う。類似色画素が体領域の総画素数の半分以上を占める場合に体類似色性があると判定し、類似色画素の割合を算出する。式３に不透明画素の条件を示す。図１０（ａ）に虫画像、図１０（ｂ）に翅領域、体領域（太線で囲まれた部分）、図１０（ｃ）に類似色画素を示す。                 
2018197940.tif 000005
【００５６】
＜虫の頭部方向の推定＞  
上記のようにして求めた翅の角度によって、虫の頭部方向を推定することができる。即ち、翅の角度が小である場合は、翅と逆方向を頭部方向とし、翅の角度が大である場合は、体部の前部と後部のうち、太い方（体幅が大）を頭部方向とする。    
【００５７】
＜後ろ脚の抽出＞  
後ろ脚は、頭部方向と逆の方向から伸びる脚を以て後ろ脚とする。  
【００５８】
＜体部の丸みの特徴抽出＞  
体部の丸みの特徴は、体幅のヒストグラムから近似二次関数を取得し、ヒストグラム両端の傾きの平均値から抽出することができる。  
【００５９】
＜眼の特徴抽出＞  
眼の特徴抽出のために、先ず、体部分の二値化により、眼の候補となる黒色部分の抽出を行う。そして、その黒色部分のうち、骨格の先端部に位置することと、例えば、縦横比＜２．０を満たす形状の部分であることの要件を併せ有する部分を以て眼と同定する。  
【００６０】
＜細領域長の抽出＞
細領域長は、虫領域の中での細い領域がどれだけ存在するかを表す特徴量である。細領域長の抽出は、以下の工程を経て行う。
−虫領域の強調工程
−虫領域の抽出工程
−細領域の抽出工程
−細領域長の取得工程
【００６１】
虫領域の強調工程
この工程は、画像から虫のみを抽出しやすくするために、虫領域の強調を行う工程である。画像はＲＧＢそれぞれのチャンネルで構成されているが、ここではＧチャンネルのみに着目することとする。これは、Ｇチャンネルの場合は、シートと虫の色の差が大きいためである。
【００６２】
虫領域の抽出工程
この工程は、上記強調工程において強調された画像から虫領域の抽出を行う工程であり、背景色との差分によって虫領域のみを抽出する。そのために先ず、画像から輝度の最頻値を求め、次いでラスタ操作を行って、注目画素が式４を満たす領域を虫候補領域として抽出する。式４の閾値は式５より求める。        
注目画素値＜背景領域の最頻値−閾値                （式４）
閾値＝−７／１５×（物体領域の平均値）＋７８      （式５）
閾値 ＜８のとき閾値＝８ 
６４＜ 閾値のとき閾値＝６４
その後ラベリングを行い、最も大きな領域を虫領域として抽出する（図２５参照）。
【００６３】
細領域の抽出工程
この工程は、虫領域から細い領域を抽出する工程である。この工程においては先ず、虫領域画像（図２６（ａ）参照）に対して収縮処理を２回と膨張処理を２回行ってオープニング画像を取得する（図２６（ｂ）参照）。そして、トップハット処理を行って細い領域を抽出した後、虫領域の２．５％以上の面積を持つ領域のみを抽出し、抽出した領域を細領域とする（図２６（ｃ）参照）。
【００６４】
細領域長の取得工程
この工程は、細領域の長さを取得するための工程である。そのために先ず、細領域（図２７（ａ））に対し、膨張処理２回と収縮処理２回を行ってクロージング画像を取得する（図２７（ｂ）参照）。次に、クロージング画像に対して細線化処理を行い、細線化処理後に残った画素数を細領域長とする（図２７（ｃ）参照）。
【００６５】
同定ステップ（Ｓ１６） 
次いで、上記方法によって抽出された特徴データを用いての同定方法について、図１１に示すフロー図を参照しつつ説明する。同定ステップは、同定対象虫を有翅、無翅、巨大の３種類に分類する分類分け工程と（Ｓ２１）、一次から四次に亘る同定工程（Ｓ２２、Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ２８）と、同定結果を出力する結果出力工程（Ｓ２３、Ｓ２５、Ｓ２７、Ｓ２９）とから成る。  
【００６６】
有翅、無翅、巨大の３種類への分類分けは、処理の効率向上のために行うもので、先ず、巨大虫類か否かの判別を行い、巨大虫類ではないと同定された虫類について、有翅か無翅かの同定を行う。巨大か否かは、例えば、全体面積＞１０ｍｍ２  の条件を満たすか否かによって同定する。通例、ガガンボやヒラタアブ等が巨大虫類に分類される。次いで、巨大虫類ではないと同定された虫類について、例えば、体・翅面積比＞０．１の条件を満たすか否かの同定をし、これを満たす場合は有翅虫類（例えば、クロバネキノコバエ、アブラムシ、ショウジョウバエ、ノミバエ）に分類し、満たさない場合は無翅虫類（例えば、コクヌストモドキ、カツオブシムシ、ハネカクシ、シバンムシ）に分類する。  
【００６７】
一次同定工程（Ｓ２２）においては、各虫類につき、そのメルクマールデータの数値幅（閾値）を設定し、同定対象虫の特徴がいずれかの虫類の閾値に該当するか否かを同定し、該当する場合にその同定対象虫を当該虫と同定する処理がなされる。閾値の一例を挙げれば、捕獲確率の高い有翅のユスリカ（小黒）の場合は、体長（ｍｍ）０．５０−２．００、体幅（ｍｍ）０．２０−０．８５）、体長・体幅比０．９０−１．６０、翅面積（ｍｍ２  ）０．１０−１．００、体・翅面積比０．１０−１．３０の如きである。この一次同定工程（Ｓ２２）の段階で同定できた場合は、その同定結果（虫名）が出力され（Ｓ２３）、同定できなかった場合は、二次同定工程（Ｓ２４）に移行する。  
【００６８】
二次同定工程（Ｓ２４）は、上記閾値を拡張し、一次同定工程（Ｓ２２）において該当しなかった同定対象虫が、拡張された閾値に該当するか否かの同定をする工程である。その場合の閾値の拡張は、捕獲確率の高い虫から行っていくことが好ましい。この二次同定工程（Ｓ２４）において該当するものがあった場合は、その同定対象虫類を当該虫類と同定する処理がなされ、その結果が出力される（Ｓ２５）。また、該当するものがなかった場合は、三次同定工程（Ｓ２６）に移行する。  
【００６９】
三次同定工程（Ｓ２６）は虫名の最終決定工程であって、そのサブステップとして、複数種（例えば、体長、体幅、体長・体幅比、脚長、脚長・体長比、翅面積、翅面積・体面積比、面積、体面積の９種）のメルクマールにつき代表値を設定するステップと、その代表値につき同定対象の虫類とのユークリッド距離を算出するステップと、その距離が短い順に３種類の同定候補を決定するステップとを含む。代表値は、複数サンプルの平均値を採用する。  
【００７０】
図１２に示す例は、代表値が、クロバネキノコバエの場合が体長１．５ｍｍ、脚長０．５ｍｍであり、ショウジョウバエの場合が体長３．０ｍｍ、脚長０．０ｍｍであり、タマバエの場合が体長１．０ｍｍ、脚長１．５ｍｍであり、ユスリカの場合が体長０．５ｍｍ、脚長０．５ｍｍと設定され、同定対象の虫類の体長が１．５ｍｍで脚長が０．５ｍｍである場合の同定例を示すものである。この場合において、それらの代表値と同定対象の虫類とのユークリッド距離が、クロバネキノコバエが０．７０、ショウジョウバエが１．５８、タマバエが１．１１、ユスリカが１．００のときは、その順位は１位から順に、クロバネキノコバエ、ユスリカ、タマバエ、ショウジョウバエとなる。  
【００７１】
決定された３種類の同定候補の中から最終的に虫名の同定がなされるが、通例、第１候補を以て同定結果とする（上記例では、同定対象の虫類はクロバネキノコバエと同定される。）が、その際、固有の特徴を持つ虫類に対して、その特徴を条件として候補順位の繰り上げを行うようにすることもできる。例えば、ノミバエについては、以下の４つの特徴のうち３つ以上を充足する場合に、第１候補に繰り上げることができる。
−体色につき黄色割合が４０％以上であること
−後ろ脚が抽出されること
−翅生部分が中間部であること
−黒眼が抽出されること  
【００７２】
上記のとおり、本発明に係る方法においては、虫類全体のシルエットから虫類を同定するのではなく、先ず、体領域、脚領域及び翅領域の各部位を抽出し、各部位の特徴から虫を同定するという手法を用いる。これにより、粘着捕獲された虫の向きの違いによる影響を極力少なくすることが可能となる。また、似た色や形、大きさを持つ種類の虫が存在するという問題は、各部位の特徴数を増やすことで解決することが可能となる。  
【００７３】
上記三次同定工程（Ｓ２６）においては、主に色の特徴量の類似度を用いて判定を行っているが、例えば、ユスリカとノミバエ、ショウジョウバエとヨコバイ・ウンカといったような、互いに色が似通っている虫の区別をつけることができない。そこで、三次同定工程で特定の虫と判定した場合に、判定精度を更に向上させるために、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）を用いた識別を行うことが好ましい（四次同定工程（Ｓ２８））。この四次同定工程（Ｓ２８）において識別を行う虫は、例えば、以下の通りである。
・三次同定工程（Ｓ２６）でノミバエと判定した場合において、ノミバエかユスリカかを識別
・三次同定工程（Ｓ２６）でショウジョウバエもしくはヨコバイ・ウンカと判定した場合において、ショウジョウバエかヨコバイ・ウンカかを識別
【００７４】
ＳＶＭを用いた同定は、学習データの用意工程（Ｓ３１）と、学習データの正規化工程（Ｓ３２）と、モデル選択工程（Ｓ３３）と、モデルのパラメータ調整工程（Ｓ３４）と、評価実験工程（Ｓ３５）とから成る（図１３参照）。
【００７５】
学習データの用意工程（Ｓ３１）
学習データの用意工程（Ｓ３１）は、分類の見本となる学習データを用意する工程である。学習データはできるだけ多く集めることが好ましく、本発明においては、ＳＶＭの分類は以下の４７個の特徴量を用いた４７次元で行うこととする。
【００７６】
以下の特徴の中には、識別に効果的でない特徴量も含まれる可能性があるが、ＳＶＭの特性として、選択されなかったデータは識別関数に組み込まれないので、多くの特徴量を用いても差し支えない。
・体色（１５個）
赤割合・赤彩度・赤明度・黄割合・黄彩度・黄明度・緑割合・緑彩度・緑明度・黒割合・黒明度・自割合・白明度・黒割合（ＲＧＢ）・低濃度割合
・体領域（１１個）
面積・体長・体幅・体幅分散・体長体幅比率・円形度・軸角度・丸み・輝度平均・輝度分散・細領域長
・物体領域（１個）
黒割合
・尾領域（２個）
長さ・長さ比
・翅領域（９個）
総面積・総面積比・最大面積・最大面積比・最大長・体長さ比・不透明割合・色類似割合
・３領域（４個）
面積・輝度平均・輝度分散・円形度
・脚領域（２個）
長さ・体長比
・第２体領域（２個）
面積・対比率
【００７７】
学習データの正規化工程（Ｓ３２）
学習データの正規化工程（Ｓ３２）は、各特徴量に対する重みが変わることを防ぐために、特徴量のとり得る範囲を予め調整する処理を行う工程である。例えば、体領域面積（１．２４〜３．６５）と体領域輝度分散（２６０〜９９０）の場合は、体領域輝度分散の値変動が大きく、正規化を行わない場合は、結果に大きく影響してくることなる。また、学習データの正規化は、カーネル関数において情報落ちが発生することを防止するためにも必要である。学習データの正規化は、下記式６を用いて行う。
2018197940.tif 000006
【００７８】
モデル選択工程（Ｓ３３）
モデル選択工程（Ｓ３３）においては、カーネル関数とモデルのパラメータの選択が行われる。カーネル関数には、ＲＢＦカーネル、線形カーネル、多項式カーネル、シグモイドカーネル等があるが、最も基本的なＲＢＦカーネルを用いることが推奨される。ＲＢＦカーネルの場合のパラメータは、コストパラメータＣとＲＢＦカーネルのパラメータγである。
【００７９】
モデルのパラメータ調整工程（Ｓ３４）
モデルのパラメータ調整工程（Ｓ３４）は、パラメータの精度を上げるためにチューニングを行う工程である。コストパラメータＣは、誤分類をどの程度許容するかを決めるパラメータであり、ＲＢＦカーネルのパラメータγは、決定境界が単純か複雑かを決めるパラメータである。これらのパラメータの調整は、グリッド探索を行って最適なコストパラメータＣとＲＢＦカーネルのパラメータγの組み合わせを求めることにより行われる。即ち、図１４に示されるように、Ｃとγの二次元空間をグリッドに分割し、その交点で最適と思われるものを求める。そのために、最初は幅を広くして探索して最適箇所の予想を立て、次いで、高精度になる値の付近を詳しく探索するという手法を用いる。
【００８０】
評価実験工程（Ｓ３５）
評価実験工程（Ｓ３５）においては、交差検証法（ｋ−ｆｏｌｄ）を用い、データを組み替えて精度評価を複数回行う。この方法は、推定精度の誤差が少なく、データ量が少ない場合でも精度の信頼性を保てるという利点がある。図１５は、交差検証法で６件の元データで３ｆｏｌｄクロスバリデーションを行う例を示す。
【００８１】
上記ＳＶＭを用いた四次同定工程（Ｓ２８）を経た実験例を以下に示す。
・元データ
ショウジョウバエ７２匹とヨコバイ・ウンカ７２匹の計１４４匹
・モデル＋パラメータ
ＲＢＦ関数（Ｃ：５１２，γ：０．０００４８８２８１２５）
・精度評価
３６ｆｏｌｄクロスバリデーション
・実験結果
推定精度：６８．０６％（９８／１４４）
【００８２】
好ましくは、同定ステップ（Ｓ１６）において更に、ゴミの判定処理と微小虫の判定処理を行うこととする。
【００８３】
ごみの判定処理
「アザミウマ」や「ユスリカ」などの非常に小さい虫は、ゴミと誤判定され、抽出できないという問題がある。また、虫の脚の欠片などが虫と誤判定されてしまうこともある。そこで、本発明においては、同定ステップ（Ｓ１６）にゴミの判定処理を追加することで、これらの問題を解決することとした。シートに付着するごみの大きな特徴として、歪な形をしていることを挙げることができる。また、虫に比べると体に丸みがなく、物体色が黒や白の単色であることが特徴であるので、これらの特徴を用いてごみの判定を行う。
【００８４】
先ず、物体領域の黒色の割合を求め、その割合が９５％以上、あるいは、体領域の輝度値が１８０以上である場合にゴミ候補とする。次に、ゴミ候補に対して体の丸みと体領域の円形度を求め、その値が非常に小さい場合は歪な形をしていると判断し、ゴミと判定する。
【００８５】
微小虫の判定処理
今までは、領域面積が０．２５ｍｍ２以下であればゴミと判定されていたため、アザミウマなどの非常に小さい虫もゴミと判定されてしまう問題がある。そこで、非常に小さい虫（アザミウマ）や体面積が小さい虫（ユスリカ）の判定処理を加えることでこれらの問題を解決することとした。先ず、アザミウマの判定方法について説明する。アザミウマには黄色いアザミウマと黒いアザミウマの２種類存在するため、これら２種類のアザミウマの判定を行う必要がある。
【００８６】
黄色いアザミウマの判定
黄色いアザミウマ物体領域に対してラベリングを行い５０画素以下の領域を抽出し、その領域に対して体候補領域の抽出を行う。候補領域の求め方は２×２画素のブロックを左上から順に物体領域に当てはめ、すべて当てはまる領域を体候補領域とする。この体候補領域で（式７．１）を満たす領域を体領域として抽出する。このとき、抽出した体領域が物体領域の３０％以上占めている場合、物体領域の色相のばらつきを求め、ばらつきが大きい場合はアザミウマと判定し、ばらつきが小さい場合はゴミと判定する。図１６（ａ）にアザミウマを、図１６（ｂ）にブロック領域、図１６（ｃ）に体候補領域の抽出、図１６（ｄ）に体領域の抽出、図１７（ａ）にアザミウマの色相例、 図１７（ｂ）にゴミの色相例を示す。
2018197940.tif 000007
【００８７】
黒いアザミウマの判定
黒いアザミウマには３種類あり、それぞれ異なる特徴を持っている。１種類目は中心部分が薄く、周りが黒い特徴を持つ。２種類目は全体的に黒い特徴を持つ。３種類目は赤色混じりで、黒い領域がある特徴を持つ。そのため、それぞれのアザミウマに対して別々の処理を行うことで判定を行う。１種類目のアザミウマは中心部が薄く周りが黒いという特徴がある（図１８(ａ)）。これに対しては先ず、背景領域に対して、ＨＳＶ表色系からＶ値の色情報を取得し、平均値Ｖａｖｅ1を求める。次に、取得した物体領域のＶ値とＶａｖｅ1の比較を行い、条件（式７．２．１）を満たす物体領域の画素を濃い領域として抽出し、ラベリングを行う(図１８（ｂ）)。このとき薄い領域を、物体領域のＲＧＢ値を用いて（式７．２．２）より抽出する(図１８（ｃ）)。                      
2018197940.tif 000008
2018197940.tif 000009
【００８８】
黄色いアザミウマの判定
次に、５×５画素のブロックを薄い領域に当てはめ、ブロック内に濃い領域が２つ以上存在する場合（図１９）はアザミウマとして判定を行う。２種類目のアザミウマは、全体的に黒いという特徴がある（図２０（ａ））。１種類目のアザミウマの抽出の場合と同様にして、濃い領域を式６.２．１から抽出し、ラベリングを行う（図２０（ｂ））。このとき、抽出された濃い領域が物体領域の４０％以上を占めている場合は、アザミウマと判定する。３種類目のアザミウマは赤色混じりで黒い領域がある（図２１（ａ））。そこで先ず、背景領域に対して、ＨＳＶ表色系からＨ、Ｖ値の色情報を取得し、平均値Ｈａｖｅ１、Ｖａｖｅ１を求める。次に、取得した物体領域のＨ、Ｖ値とＨａｖｅ１、Ｖａｖｅ１の比較を行い、条件（式７．２．３）を満たす物体領域の画素を色相が違う領域として抽出する。このとき、条件（式７．２．４）を満たす物体領域の画素を濃い領域として抽出する。最後に、濃い領域が一定以上あり、色相が違う領域が物体領域の４０％以上を占めている場合は、アザミウマと判定する（図２１（ｂ））。
2018197940.tif 000010
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【００８９】
ユスリカの判定方法
次いで、ユスリカの判定方法について解説する。先行研究では、小さいユスリカの体領域が正しく抽出されず、ゴミと判定されるという問題があった。そこで、本発明においては、小さいユスリカの特徴である体面積が小さいことや、尾が緑色をしていることを用いて判定処理を行うことで、ゴミとの誤判定の問題を解決する。そのために先ず、物体領域のＲＧＢ値から緑色面積を(式７．２．５)から求める（図２２（ｂ））。次に、求めた緑色面積が体面積の２５％以上、且つ、体領域画素が８０画素以下である場合に、ユスリカの可能性があると考える。最後に、ユスリカの特徴幅を設定し、同定対象の特徴量が設定した条件と一致する場合にユスリカと判定する。
2018197940.tif 000012
【００９０】
色の変化が均一なゴミの判定
図２３（ｂ）のような色の変化が少ないゴミの判定を行う。対象とする候補領域の大きさは０．４ｍｍ２ ≦ 虫候補領域 ≦ １．０ｍｍ２とする。先ず、虫候補領域を重心中心に６４×６４の大きさでＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換を行う。そして、行ごとの輝度値の標準偏差σを計算する。これによって、中心から外方向に向けての色の変化の大きさを比較する。そして、全ての行の標準偏差が１５以下ならゴミと判定する。中心から展開を行う理由は、領域の向きによる影響を少なくするためである。 
【００９１】
凹凸度の抽出
体領域の細線化を行い、細線化を行った結果の始点と終点を結ぶ線分を引く。そして、線分上の体領域以外の長さ／線分の長さで求めることができる（図２４）。
【００９２】
上記のとおり本発明に係る捕獲虫類の同定方法においては、虫候補領域取得ステップにおいて、物体領域の抽出に障害となるシート画像に存在する白線領域を処理すると共に、低濃度領域を抽出する処理を行い、形態的特徴のメルクマールデータに翅不透明性の算出及び体翅色類似性を含め、同定ステップにおいて、ＳＶＭを用いて行う同定処理を行うと共に、ゴミの判定処理及び微小虫の判定処理を行うことにより、虫類の同定、殊に微小虫の同定をより正確且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことが可能となるので、産業上の利用可能性は大である。
【符号の説明】
【００９３】
１          捕虫装置
２          画像読み込み手段
３          解析装置
４          前処理手段
５          特徴抽出手段
６          データ記憶手段
７          同定手段
８          出力手段
１１        本体ケース
１２        前面開口部
１３        ＬＥＤユニット
１５        透光性の粘着シート
１６        導光板挿入口
３１        エッジ
３２        虫候補領域    
３３        非エッジブロック領域
３４        仮虫領域
３５        エッジ
３６        注目画素
３７        隣接画素
３８        虫領域
３９        背景領域
【図１】
2018197940.tif 000013
【図２】
2018197940.tif 000014
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年2月7日(2018.2.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項２】
前記同定ステップは、ＳＶＭを用いて行う同定処理を含む、請求項１に記載の捕獲虫類の同定方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、捕獲虫類の同定方法に関するものであり、より詳細には、例えば、食品工場、薬品工場等のように、昆虫その他の小さな虫類の侵入を極力阻止する必要のある場所において、捕獲した虫類を同定し、以後の防虫対策に活用する資料を得るための捕獲虫類の同定方法に関するものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明はかかる要望に応えるためになされたもので、虫候補領域取得ステップにおいて、物体領域の抽出に障害となるシート画像に存在する白線領域を処理すると共に、低濃度領域を抽出する処理を行い、形態的特徴のメルクマールデータに翅不透明性の算出及び体翅色類似性を含め、同定ステップにおいて、ＳＶＭを用いて行う同定処理を行うと共に、ゴミの判定処理及び微小虫の判定処理を行うことで、虫類の同定、殊に微小虫の同定をより正確且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことができる捕獲虫類の同定方法を提供することを課題とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
一実施形態においては、前記同定ステップは、ＳＶＭを用いて行う同定処理を含む。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明に係る捕獲虫類の同定方法は上記のとおりであって、捕獲虫類の同定を、人手を介することなく、取り込んだ虫類の画像から形態的特徴のメルクマールデータを取得し、これを予め虫ごとに設定した標準メルクマールデータと比較する画像処理によって行うことができるため、各工場等に集まる虫類の同定作業を自動的且つ迅速に、しかも比較的低コストにて行うことができ、また、客観性及び一貫性のある同定結果を得ることが可能となる効果がある。