(57)【要約】【課題】一度の計測で、水中に含まれる藻類及び糸状性細菌等の属ないし種の判定と、数量の計測および藻類や糸状細菌等に起因する障害の対処方法まで提供する。【解決手段】水中生物の水質管理方法において、水中生物を含む試料水１５を三次元顕微鏡１にセットし、試料水の三次元データをパソコン４０に保存し、試料水に白色光を照射し、試料水の二次元データをパソコン４０に保存する。試料水の三次元データと二次元データから試料水の水中生物的領域を抽出して、水中生物の特徴量を計測する。あらかじめ予想される多種類の水中生物の特徴量と水中生物に起因する障害の対処方法を収集した水中生物知識データベースを設け、計測した水中生物の特徴量と、水中生物知識データベースに記載された水中生物の特徴量を比較して、水中生物の属ないし種を判定するとともに、判定した水中生物に起因する障害の対処方法を表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
水中生物の自動判定による水質管理方法において、
採取した水中生物を含む試料水を三次元顕微鏡にセットし、
上記試料水の三次元データをパソコンに保存し、
上記試料水に白色光を照射し、上記試料水の二次元データをパソコンに保存し、
上記試料水の上記三次元データと二次元データから上記試料水の水中生物領域を抽出して、上記試料水中に含まれる上記水中生物の特徴量を計測し、
あらかじめ予想される多種類の上記水中生物の特徴量と上記水中生物に起因する障害の対処方法を収集した水中生物知識データベースを設け、
計測した上記水中生物の特徴量と、上記水中生物知識データベースに記載された上記水中生物の特徴量と比較して、上記試料水中に有する上記水中生物の属ないしは種を判定するとともに、判定した上記水中生物に起因する障害の対処方法を表示する水質管理方法。
【請求項２】
上記三次元データと二次元データから計測される上記試料中に含まれる上記水中生物の特徴量は、上記水中生物の色、上記水中生物の細胞の形、上記水中生物の大きさ、上記水中生物の厚み分布及び上記水中生物の群体の形状を含む請求項１に記載の水質管理方法。
【請求項３】
上記試料水の三次元データは、上記試料水にレーザー光を照射し、上記試料水を透過したレーザー光の物体光と、上記試料水を透過しないレーザー光の参照光との干渉縞パターンをデジタルカメラにより記録し、記録した上記干渉縞パターンに対してフレネル変換により画像処理を行うことにより上記試料水中の上記水中生物の光学的厚さを測定し三次元データとしたものであり、上記測定される上記水中生物の光学的厚さと上記試料水の二次元データに基づいて上記水中生物領域を自動抽出する請求項１又は請求項２に記載の水質管理方法。
【請求項４】
判定した上記水中生物に起因する障害の対処方法は、上記二次元データにより上記試料水の単位体積当たりの上記水中生物の面積を測定して、上記三次元データにより上記試料水中の上記水中生物の光学的厚さを測定し、水中に存在する上記水中生物の総体積量を計算し、上記水中生物に起因する障害の対処に必要な薬品の種類と必要量を算出する請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の水質管理方法。
【請求項５】
上記レーザー光は、緑色レーザー光である請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の水質管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水中の藻類及び糸状性細菌等の属ないしは種を自動判定して、藻類及び糸状性細菌等に起因する障害の対処方法を提供する水質管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
水道水の原水や浄水場において、異臭味障害や凝集沈殿処理障害等の浄水障害は、安全で良質な水道水を供給することに対して問題である。この障害の原因としては、浄化前の水道原水に含まれる藻類等がある。このため、水源、取水場、浄水場内等においては、常に水中に含まれる水中生物である藻類等の属ないし種と数を判定して、必要時には迅速かつ適切な対処が求められている。
【０００３】
そのためには、水中に含まれる藻類等の属ないしは種の特定と、その数を迅速に測定する必要がある。藻類等の判定は、従来、測定する試料水を採取して、顕微鏡等により肉眼で観察し、藻類の属ないしは種を判定して、顕微鏡中の藻類等の数を計測していた。そのため、藻類の属ないしは種を判定するには、専門的知識が必要であるとともに、数の迅速な計測には熟練した専門家が必要であった。
【０００４】
また、浄化前の水道原水には、複数種の藻類が混在する場合が多く、藻類の判定とその数の計測後に適切な処理方法、一例として、処理薬品の種類の選択とその投入量のついても、判断には熟練した専門家が必要であった。
【０００５】
このような藻類の検出方法においては、藻類を含む溶液の画像を取得して、取得した画像に対して色情報を抽出する領域を設定し、設定された領域から情報から色情報を抽出して、抽出された色情報から藻類の成長状態を判定し、成長状態の判定結果に基づいて、色情報と微細藻類の関係を選択して、抽出された色情報と選択された関係に基づいて藻類の濃度を検定するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
下水や排水の処理施設での生物処理槽（曝気槽）において、糸状性細菌は、活性汚泥の沈降性を低下させたり発泡を引き起こしたりするなど、下水排水処理運転を低コストで安定に管理することに対して問題となる。このため、曝気槽内においては、水中に含まれる糸状性細菌の種類や占有率を判定して、必要時には迅速かつ適切な対応処理が求められている。
【０００７】
そのためには、水中に含まれる糸状性細菌の種類の特定と、その占有率を迅速に測定する必要がある。糸状性細菌の判定は、従来、測定する試料水を採取して、顕微鏡等により肉眼で観察し、糸状性細菌の種類を判定して、顕微鏡中の糸状性細菌の占有率を判定していた。そのため、糸状性細菌の種類を判定するには、専門的知識が必要であるとともに、占有率の迅速な計測には熟練した専門家が必要であった。
【０００８】
また、曝気槽内の糸状性細菌には、活性汚泥のフロックがまとわりつく場合が多く、糸状性細菌の判定と占有率の計測後に適切な処理方法、一例として、処理薬品の種類の選択とその投入量のついても、判断には熟練した専門家が必要であった。
【０００９】
このような糸状性細菌の検出方法として、活性汚泥法による生物処理槽から採取した検査対象を位相差観察して波長５００〜８００ｎｍの成分の画像を取得し、取得した画像を所定の閾値で２値化処理し、２値化処理後の画像において独立した領域を糸状性細菌の候補として認識し、糸状性細菌候補の形状の特徴を数値化し、数値群に対して所定の閾値を適用して糸状性細菌候補が糸状性細菌であるかどうかの判別を行うものがある（例えば、特許文献２参照。）。
【００１０】
しかしながら、何れの場合においても、特定の藻類や糸状性細菌について濃度や検出を行うものであり、複数の藻類あるいは糸状性細菌が混入した水中から、それらの藻類や糸状性細菌の属ないしは種を判定して、数量まで測定するものではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１４−２０２６４９号公報
【特許文献２】特開２０１５−１８１３７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
そこで本発明は、一度の計測で、水中に含まれる藻類及び糸状性細菌等の水中生物の属ないしは種の判定と、数量の計測およびこれら水中生物に起因する障害の対処方法まで素早く提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために請求項１の本発明は、水中生物の自動判定による水質管理方法において、
採取した水中生物を含む試料水を三次元顕微鏡にセットし、
試料水の三次元データをパソコンに保存し、
試料水に白色光を照射し、試料水の二次元データをパソコンに保存し、
試料水の三次元データと二次元データから試料水の水中生物領域を抽出して、試料水中に含まれる水中生物の特徴量を計測し、
あらかじめ予想される多種類の水中生物の特徴量と水中生物に起因する障害の対処方法を収集した水中生物の知識データベースを設け、
計測した水中生物の特徴量と、水中生物知識データベースに記載された水中生物の特徴量を比較して、試料水中に有する水中生物の属ないしは種を判定するとともに、判定した水中生物に起因する障害の対処方法を表示する水質管理方法である。
【００１４】
請求項１の本発明では、水中生物の自動判定による水質管理方法において、採取した水中生物を含む試料水を三次元顕微鏡にセットする、これにより、試料水中に含まれる藻類等の三次元的厚さを測定することができる。
試料水の三次元データをパソコンに保存する。これにより、試料水中の水中生物の三次元データを取得することができる。
試料水に白色光を照射し、試料水の二次元データをパソコンに保存する。これにより、試料水中に含まれる藻類等の二次元的データを取得することができる。
【００１５】
試料水の三次元データと二次元データから試料水の水中生物領域を抽出して、試料水中に含まれる水中生物の特徴量を計測する。これにより、三次元データと二次元データを処理して、試料水中に含まれる水中生物の領域を抽出して、水中生物の特徴量である生物の色、形状、厚み分布等を自動的に計測することができる。
【００１６】
試料水の三次元データと二次元データから試料水中の水中生物領域を抽出する方法として、例えば、一定量以上の三次元的厚さを持つ領域を抽出する手法、試料水とは異なる色を持つ領域を抽出する手法、二次元データからエッジが強い領域を抽出する手法を使用することができる。
【００１７】
あらかじめ予想される多種類の水中生物の特徴量と水中生物に起因する障害の対処方法を収集した水中生物知識データベースを設け、計測した水中生物の特徴量と、水中生物知識データベースに記載された水中生物の特徴量を比較して、試料水中に有する水中生物を特定するとともに、特定した水中生物の処理方法を表示する。このため、上記で計測された水中生物の特徴量から、試料水中の水中生物を判定することができるか或いは、その水中生物の候補を確率の高い順に提示し、水中生物の数量も提示することができるとともに、その水中生物に起因する障害の対処方法と、必要な薬品の種類と必要量も提示することができる。
【００１８】
水中生物の属ないしは種を判定する手法としては、たとえば、水中生物の特徴量に対して、各種類の水中生物に対するマハラノビス距離を算出し、判別分析法により判定する手法を使用することができる。
【００１９】
請求項２の本発明は、三次元データと二次元データから計測される試料中に含まれる水中生物の特徴量は、水中生物の色、水中生物の細胞の形、水中生物の大きさ、水中生物の厚み分布、及び水中生物の群体の形状を含む水質管理方法である。
【００２０】
請求項２の本発明では、三次元データと二次元データから計測される試料中に含まれる水中生物の特徴量は、水中生物の色、水中生物の細胞の形、水中生物の大きさ、水中生物の厚み分布、及び水中生物の群体の形状を含んでいる。このため、三次元データと二次元データの処理により一度の測定で、試料水中に含まれる水中生物の属ないしは種を容易に判定できるとともに、試料水中の判定した水中生物の数を測定することができる。
【００２１】
請求項３の本発明では、試料水の三次元データは、試料水にレーザー光を照射し、試料水を透過したレーザー光の物体光と、試料水を透過しないレーザー光の参照光との干渉縞パターンをデジタルカメラにより記録し、記録した干渉縞パターンに対してフレネル変換により画像処理を行うことにより試料水中の水中生物の光学的厚さを測定し三次元データとしたものであり、測定された水中生物の光学的厚さと試料水の二次元データに基づいて水中生物領域を自動抽出する水質管理方法である。
【００２２】
請求項３の本発明では、試料水の三次元データは、試料水にレーザー光を照射し、試料水を透過したレーザー光の物体光と、試料水を透過しないレーザー光の参照光との干渉縞パターンをデジタルカメラにより記録し、記録した干渉縞パターンに対してフレネル変換により画像処理を行うことにより試料水中の水中生物の光学的厚さを測定し三次元データとしたものである。このため、干渉縞パターンにより水中生物の三次元データを自動的に確実に得ることができる。
【００２３】
測定される試料水中の水中生物の三次元データの光学的厚さと試料水の二次元データに基づいて水中生物領域を自動抽出する。このため、水中生物の属ないしは種の判定が自動的に行うことができるとともに、試料水中の水中生物の数量を自動的に測定することができる。
【００２４】
請求項４の本発明は、判定した水中生物に起因する障害の対処方法は、二次元データにより試料水の単位体積当たりの水中生物の面積を測定して、三次元データにより試料水中の水中生物の光学的厚さを測定し、水中生物の総体積量を算出し、水中生物に起因する障害の対処方法に必要な薬品の種類と必要量を算出する水質管理方法である。
【００２５】
請求項４の本発明では、判定した水中生物に起因する障害の対処方法は、二次元データにより試料水中の所定の体積当たりの水中生物の面積を測定して、三次元データにより試料水中の水中生物の物体光の光学的厚さから水中生物の高さを測定し、水中に存在する水中生物の総体積量を計算し、水中生物に起因する障害の対処方法に必要な薬品の必要量を算出する。このため、試料水中の水中生物の特定と水中生物の総体積量を自動的に計算することができるともに、水中生物に起因する障害の対処方法と必要な薬品の種類と必要量を同時に提示すことで、熟練者以外でも適切な水質管理を行うことができる。
【００２６】
請求項５の本発明は、レーザー光は、緑色レーザー光である水質管理方法である。
【００２７】
請求項５の本発明では、レーザー光は、緑色レーザー光であるため、試料水中の生物に緑色を照射することができ、試料水中の水中生物の属ないしは種の判定が容易である。
【発明の効果】
【００２８】
あらかじめ予想される多種類の水中生物の特徴量と水中生物に起因する障害の対処方法を収集した水中生物知識データベースを設け、計測した水中生物の特徴量と、水中生物知識データベースの特徴量を比較して、試料水中に有する水中生物の属ないしは種を判定するとともに、判定した水中生物に起因する障害の対処方法を表示するため、水中生物の特徴量から、試料水中の水中生物を判定し、又は、その水中生物の判定候補を確率の高い順に提示し、水中生物の数量も提示することができるとともに、その水中生物に起因する障害の対処方法と、必要な薬品の種類と数量も同時に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施の形態を示すもので、本発明に使用する三次元画像解析顕微鏡の模式図である。
【図２】本発明の実施の形態を示すもので、本発明の顕微鏡観察及び水中生物に起因する障害の対処方法提示のフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での緑色レーザー光源で得られる参照光と物体光との干渉縞パターンを示す画像である。
【図４】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データを示す画像である。
【図５】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での緑色レーザー光源で得られる参照光と物体光との干渉縞パターンから得られる三次元データと、白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データから得られる藻類の三次元画像イメージである。
【図６】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データにおいて、水中生物と水との屈折率の差から水中生物領域を抽出する画像である。
【図７】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データにおいて、図６のＡ−Ａ線の部分を測定し、水中生物と水との屈折率の差から水中生物領域を選出するグラフである。
【図８】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データにおいて、図７の一定値以上の光学的厚さから水中生物領域を自動抽出して自動マスク処理した画像である。
【図９】本発明の実施の形態を示すもので、藻類をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データにおいて、手動で水中生物領域を抽出して手動マスク処理した画像である。
【図１０】本発明の実施の形態を示すもので、糸状性細菌をデジタルホログラフィ顕微鏡での緑色レーザー光源で得られる参照光と物体光との干渉縞パターンを示す画像である。
【図１１】本発明の実施の形態を示すもので、糸状性細菌をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データを示す画像である。
【図１２】本発明の実施の形態を示すもので、糸状性細菌をデジタルホログラフィ顕微鏡での緑色レーザー光源で得られる参照光と物体光との干渉縞パターンから得られる三次元データと、白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データから得られる糸状性細菌の三次元画像イメージングである。
【図１３】本発明の実施の形態を示すもので、糸状性細菌をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データにおいて、水中生物と水との屈折率の差から水中生物領域を検出する画像である。
【図１４】本発明の実施の形態を示すもので、糸状性細菌をデジタルホログラフィ顕微鏡での白色ＬＥＤ照明で撮影される二次元データにおいて、エッジが一定以上に強い水中生物領域を自動抽出して自動マスク処理した画像である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明の実施の形態を図１〜図１４に基づき説明する。
まず、本発明の実施に使用する三次元画像解析顕微鏡１について図１に基づき説明し、その後、三次元画像解析顕微鏡１を使用した水質管理方法について説明する。
三次元画像解析顕微鏡１は、デジタルホログラフィ顕微鏡２と、光源自動切替ユニット３０と制御パソコン４０から構成される。
なお、本発明の実施の形態について、デジタルホログラフィ顕微鏡２を使用して説明するが、デジタルホログラフィ顕微鏡２以外の他の三次元画像解析顕微鏡１を使用することができる。
【００３１】
まず、デジタルホログラフィ顕微鏡２について説明する。
デジタルホログラフィ顕微鏡２は、白色ＬＥＤ照明１０と緑色レーザー光源２０の２つの光源を有する。本発明の実施の形態について、白色ＬＥＤ照明１０と緑色レーザー光源２０を使用して説明するが、白色ＬＥＤ照明１０以外の他の白色光源を使用することができるとともに、緑色レーザー光源２０以外の他のレーザー光源を使用することもできる。
【００３２】
図１に示すように、白色ＬＥＤ照明１０から出た光は、ビームスプリッタ１１を通り、試料水１５を透過する。試料水１５には、測定する水中生物が含まれる。試料水１５は、スライドガラス１３とカバーガラス１４の間に置かれる。
試料水１５を透過した光は、対物レンズ１６を通りミラー１７により反射されて角度を変えてレンズ１８を透過して、偏光ビームスプリッタ２３を通過して、１／４波長板２４を通過してカラーカメラ２５に達する。白色ＬＥＤ照明１０からは、試料水１５中の水中生物の二次元データが得られる。この二次元データは、後述する制御パソコン４０に送られる。
【００３３】
緑色レーザー光源２０から出たレーザー光は、１／２波長板２１を通り偏光ビームスプリッタ２２に達する。偏光ビームスプリッタ２２に達したレーザー光は、偏光ビームスプリッタ２２により２方向に分かれる。偏光ビームスプリッタ２２から出た一方のレーザー光は、直進してレンズ１２を透過して、ビームスプリッタ１１により反射されて、白色ＬＥＤ照明１０から出た光と同様に、スライドガラス１３とカバーガラス１４の間に置かれた試料水１５を透過する。試料水１５には、上記のように測定する水中生物が含まれる。
【００３４】
試料水１５を透過したレーザー光は、物体光として、白色ＬＥＤ照明１０から出た光と同様に対物レンズ１６を通りミラー１７により反射されて角度を変えてレンズ１８を透過して、偏光ビームスプリッタ２３を通過して、１／４波長板２４を通過してカラーカメラ２５に達する。
【００３５】
偏光ビームスプリッタ２２により２方向に分かれて偏光ビームスプリッタ２２から出た他方のレーザー光は、直角に屈折して参照光となり、偏光ビームスプリッタ２３により直角に屈折して、１／４波長板２４を通過してカラーカメラ２５に達する。カラーカメラ２５に達した物体光と参照光は、干渉縞パターンとなる。
【００３６】
白色ＬＥＤ照明１０と緑色レーザー光源２０の切り替えは、光源自動切換ユニット３０により行われる。光源自動切換ユニット３０は、制御パソコン４０により駆動される。
カラーカメラ２５に達した白色ＬＥＤ照明１０の光と緑色レーザー光源２０からのレーザー光のデータは、制御パソコン４０に送られる。
【００３７】
制御パソコン４０には画像解析ソフトがインストールされている。このため、後述するように、物体光と参照光の干渉縞パターンから試料水１５中の水中生物の三次元データを得ることができる。この三次元データと白色ＬＥＤ照明１０から得られる二次元データから、三次元の画像イメージングが得られる。
【００３８】
次に、図２〜図１４に基づき、試料水１５中の水中生物の属ないしは種の判定と、その数量の算出及び水中生物に起因する障害の対処方法に関する水質管理方法について本発明の実施の形態について説明する。
まず、図２〜図９に基づき、試料水１５中の水中生物の藻類のうち藍藻類に関する本発明の実施の形態について説明する。
【００３９】
図２は、本発明の水中生物の属ないしは種の判定と、その数量の算出及び水中生物に起因する障害の対処方法に関する水質管理方法のフローチャートである。
まず、処理の対象となる試料水１５を採取して三次元画像解析顕微鏡１にセットする。試料水１５は、図１に示すように、スライドガラス１３とカバーガラス１４の間にセットされ、観察位置や焦点を調整する。
【００４０】
次に観察データを保存するステップに入る。観察データは、白色ＬＥＤ照明１０と緑色レーザー光源２０により行われる。本実施の形態では、まず白色ＬＥＤ照明１０により観察して、次に緑色レーザー光源２０により観察するが、順序はいずれでもよい。
まず、光源自動切換ユニット３０により、白色ＬＥＤ照明１０から光を照射する。
【００４１】
図１に示すように、白色ＬＥＤ照明１０から出た光は、ビームスプリッタ１１を通り、試料水１５を透過する。試料水１５には、測定する藍藻類が含まれる。
試料水１５を透過した光は、対物レンズ１６を通りミラー１７により反射されて角度を変えてレンズ１８を透過して、偏光ビームスプリッタ２３を通過して、１／４波長板２４を通過してカラーカメラ２５に達する。白色ＬＥＤ照明１０からは、試料水１５中の藍藻類の二次元データが得られる。この二次元データを図４に示す。
【００４２】
次に、図６と図７に示すように、試料水１５中の二次元データの光学的厚さを計測する。即ち、試料水１５中の藍藻類と水の屈折率の違いを検出して、試料水１５中の藍藻類の領域を抽出する。そして、一定値以上の光学的厚さを有する領域のみを自動的に抽出して、その領域を水中生物領域として自動的にマスク処理する。図７に示すように、水中生物領域と水の部分とでは光学的厚さが大きく異なり、容易に判別できる。マスク処理をした結果を図８に示す。なお、この水中生物領域のマスク処理は、手動でも行うことができる。手動で行ったマスク処理を図９に示す。
【００４３】
次に、緑色レーザー光源２０により観察する。上述のように、緑色レーザー光源２０から出たレーザー光は、１／２波長板２１を通り偏光ビームスプリッタ２２に達する。偏光ビームスプリッタ２２に達したレーザー光は、偏光ビームスプリッタ２２により２方向に分かれる。偏光ビームスプリッタ２２から出た一方のレーザー光は、直進してレンズ１２を透過して、ビームスプリッタ１１により反射されて、白色ＬＥＤ照明１０から出た光と同様に、スライドガラス１３とカバーガラス１４の間に置かれた試料水１５を透過する。試料水１５には、上記のように測定する藍藻類が含まれる。
【００４４】
試料水１５を透過したレーザー光は、物体光として対物レンズ１６を通りミラー１７により反射されて角度を変えてレンズを透過して、偏光ビームスプリッタ２３を通過して、１／４波長板２４を通過してカラーカメラ２５に達する。
また、偏光ビームスプリッタ２２により２方向に分かれて偏光ビームスプリッタ２２から出た他方のレーザー光は、直角に屈折して参照光となり、偏光ビームスプリッタ２３により直角に屈折して、１／４波長板２４を通過してカラーカメラ２５に達する。カラーカメラ２５に達した物体光と参照光は、位相が異なり、干渉縞パターンとなり、藍藻類の部分の干渉縞パターンが変化して、明確になり、カラーカメラ２５に達する。その干渉縞パターンを図３に示す。
【００４５】
カラーカメラ２５に達した干渉縞パターンのデータは、制御パソコン４０に送られる。制御パソコン４０では、フレネル変換により、干渉縞パターンの、藍藻類の部分の三次元データを得ることができる。制御パソコン４０により、藍藻類の部分の三次元データとマスク処理した二次元データ（図４に示す。）に基づき三次元の画像イメージングを行う。その画像イメージングを図５に示す。
【００４６】
次に、マスク処理された水中生物領域、即ち、藍藻類の領域の生物的特徴量を演算する。本実施の形態では、水中生物的特徴量として、色、細胞の形、大きさ、厚み分布及び群体の形状のデータを演算する。藍藻類においては、例えば、色は青緑色、細胞の形は長方形、大きさは、長さが４〜６μｍで直径が１．５〜２．７μｍのものが観測される。
【００４７】
次に事前登録された水中生物知識データベースと比較して、水中生物の属ないしは種の判定を行う。
水中生物知識データベースには、水中生物の特徴量として、各水中生物（藻類と糸状性細菌等）の色、細胞の形、大きさ、厚み分布及び群体の形状のデータが記載され、辞書データとして、各水中生物（藻類や糸状性細菌等）の細胞内構造の様子、付着又は浮遊の状態、自然環境での生態状態、上下水道施設での生態状態、水道への障害、障害への対処法が記載され、定量性データとして障害への対処方法と対処に必要な薬品の種類や概算量が記載される。
【００４８】
辞書データとして、例えば、藍藻類では、細胞内構造の様子については、「葉緑体がないが光合成を行う。核がない藻類。」と記載され、付着又は浮遊の状態については、「浮遊又は付着藻類」と記載され、自然環境での生態状態では、「富栄養化した湖沼やダムに浮遊して出現。春から秋にかけて著しく繁殖して、青緑色の水の華を形成する。付着性のものは河川の石等に付着して繁殖する。」と記載され、上下水道施設での生態状態では、「浄水場内の緩速ろ過池や凝集沈殿池で繁殖することもある。」と記載され、上下水道への障害の種類では、「水道において、不定性が強いものは、凝集沈殿では十分に除去されず、ろ過閉塞やろ過池からの漏出（濁度検出）を起こす。かび臭物質の２−メチルイソボルネオールを産出する。」と記載され、障害への対処法では、「凝集沈殿では酸剤を使ってｐＨ値を下げ、凝集剤を増加する。２−メチルイソボルネオール除去のため粉末活性炭を注入する。水源貯水池で、硫酸銅を投入、表層以外からの取水、湖面の遮光、栄養塩類の削減を行う。」と記載する。
【００４９】
定量性データとして例えば、藍藻類では、「約３０群体／Ｌ‐処理水（体積＝約４２５，０００μｍ３／Ｌ‐処理水）発生するときに、約１０ｍｇ／Ｌ‐処理水の粉末活性炭を注入する。水源貯水池で０．７ｍｇ／Ｌ‐貯水量の硫酸銅を散布する。水源貯水池の湖面の３０％程度を遮光して、光合成による繁殖を抑制する。」と記載する。
【００５０】
上述のように、事前登録された水中生物知識データベースの水中生物の特徴量と画像情報処理による水中生物の特徴量を比較して、水中生物の判定を行う。水中生物の判定は、水中生物知識データベースの水中生物の特徴量と画像情報処理による水中生物の特徴量との一致率の高い順から１つもしくは高い順から１〜５つ程度を出力する。複数の場合には、その候補から１つを選択して、水中生物知識データベースの辞書データから該当の水中生物を出力する。
【００５１】
さらに、藍藻類の部分の三次元データとマスク処理した二次元データに基づき三次元の画像イメージングに基づき、定量的データを出力する。即ち、画像イメージングにより、水中生物である藍藻類が試料水１５中に占める体積を計算することができる。これにより、試料水１５中の藍藻類の数と体積が計測できる。
【００５２】
この試料水１５中の藍藻類の数と体積により、水中生物知識データベースの定量性データを出力して、藍藻類に起因する障害の対処方法と処理薬品の種類と数量を出力することができる。
このようにして、試料水１５中の水中生物の判定と障害の対処方法を自動的に出力することができる。
【００５３】
次に、下水道施設の曝気槽内の糸状性細菌の処理方法について、図１０〜図１４に基づき説明する。
糸状性細菌についても藻類と同様に三次元画像解析顕微鏡１により測定することができる。試料水１５中に糸状性細菌が含まれていた場合には、白色ＬＥＤ照明１０で二次元データを測定する。糸状性細菌の二次元データを図１１に示す。
【００５４】
次に、藻類と同様に、試料水１５中の二次元データの光学的厚さを計測する。即ち、試料水１５中の水中生物の二次元データからエッジが強い領域を検出して、試料水１５中の水中生物である糸状性細菌の領域を抽出する。そして、図１３に示す糸状性細菌の二次元データを基に、エッジが一定以上に強い糸状性細菌の領域を自動抽出してその領域を自動的にマスク処理する。マスク処理をした結果を図１４に示す。
【００５５】
次に、藻類と同様に、緑色レーザー光源２０により三次元データを測定する。緑色レーザー光源２０により得られた物体光と参照光との干渉縞パターンを図１０に示す。
カラーカメラ２５に達した干渉縞パターンのデータは、制御パソコン４０に送られる。制御パソコン４０では、フレネル変換により、干渉縞パターンの、糸状性細菌の部分の三次元データを得ることができる。制御パソコン４０により、糸状性細菌の部分の三次元データとマスク処理した二次元データに基づき三次元の画像イメージングを行う。その画像イメージングを図１２に示す。
【００５６】
さらに、糸状性細菌の部分の三次元データとマスク処理した二次元データに基づき三次元の画像イメージングに基づき、定量的データを出力する。即ち、画像イメージングにより、生物である糸状性細菌が試料水１５中に占める占有率を計算することができる。これにより、試料水１５中の糸状性細菌の占有率を計測できる。
【００５７】
この試料水１５中の糸状性細菌の占有率により、水中生物知識データベースの定量性データを出力して、糸状性細菌に起因する障害の対処方法と処理薬品の種類と数量を出力することができる。このようにして、試料水１５中の糸状性細菌の判定と障害への対処方法を自動的に出力することができる。水中生物知識データベースには、糸状性細菌類や他の藻類及び細菌類について、藍藻類と同じ項目について記載されている。
このようにして、試料水１５中に含まれる糸状性細菌の判定と、その占有率の測定及び障害への対処方法を示すことができる。
【符号の説明】
【００５８】
１  三次元画像解析顕微鏡
２  デジタルホログラフィ顕微鏡
１０  白色ＬＥＤ照明
２０  緑色レーザー光源
４０  制御パソコン
【図１】
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【図２】
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【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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