(57)【要約】【課題】フロックの凝集度及び濃度を定量的に評価する汚泥凝集度の定量評価装置及び定量評価方法を提供すること【解決手段】フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、抽出した画像特徴量と、画像特徴量を元に設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、機械学習モデルを算出する機械学習モデル算出部と、機械学習モデルを用いて、他のフロックの撮影画像から抽出された画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度を算出する機械学習モデル実行部と、を備えた。【選択図】図１
2019052985.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、
抽出した画像特徴量と、画像特徴量を元に設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、機械学習モデルを算出する機械学習モデル算出部と、
機械学習モデルを用いて、他のフロックの撮影画像から抽出された画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度を算出する機械学習モデル実行部と、
を備えたこと、を特徴とするフロックの定量評価装置。
【請求項２】
フロックの画像を撮影するカメラをさらに備えたこと、を特徴とする請求項１に記載のフロックの定量評価装置。
【請求項３】
前記カメラは可視光カメラであること、を特徴とする請求項２に記載のフロックの定量評価装置。
【請求項４】
画像特徴量抽出部は、複数の画像特徴量を抽出すること、を特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のフロックの定量評価装置。
【請求項５】
フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出し、
抽出した画像特徴量と、画像特徴量を元に設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、機械学習モデルを算出し、
機械学習モデルを用いて、他のフロックの撮影画像から抽出された画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度を算出すること、
を含むこと、を特徴とするフロックの定量評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、活性汚泥法で用いられるフロックの定量評価装置及び定量評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、下水処理施設では、汚泥を含む水に対して活性汚泥法を用いて汚泥と水とを分離している。活性汚泥法では、初めに、汚泥を含む水に空気を吹き込んで酸素を供給し続けることにより、好気性微生物が有機物を分解しながら増殖し、フロックと呼ばれる微生物の集合体が綿くず状となった浮遊物が形成される。次に、フロックが形成された水に凝集剤を添加して撹拌することにより、フロックが粗大化し沈殿し、フロック（汚泥）と水とが分離される。
【０００３】
フロックを粗大化させ、効果的に沈殿させるため、凝集剤の添加量を適切に制御する必要があり、そのためには、フロックの凝集度や濃度の状態を正確に把握する必要がある。
【０００４】
例えば、特許文献１には、凝集槽内のフロックの凝集状態をテレビジョンカメラにより撮像し、撮像された画像の輝度値からフロックの凝集状態を評価して凝集剤の最適添加量を決定する汚泥凝集処理装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、フロック形成池内のフロックを水中カメラで撮影し、得られたフロック映像からフロックについての各種特徴量を算出し、これらの特徴量を管理指標として、混和池に対する凝集剤注入率と、フロック形成池のパドル回転数を同時に制御するフロック計測制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３１３６５５４号公報
【特許文献２】特開平５−２４０７６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の汚泥凝集処理装置では、画像輝度値の標準偏差値を特徴量として評価としているが、大きさや数が時間とともに大きく変化するフロックでは標準偏差値のばらつきが大きく、この値のみで定量的な評価を行う事は困難である。
【０００８】
また、特許文献２のフロック計測制御装置では、特徴量として画像から抽出したフロックの個数、体積を評価しているが、フロックが重なった場合には評価が変わってしまうため定量的な評価を行う事は困難である。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、フロックの凝集度及び濃度を定量的に評価する汚泥凝集度の定量評価装置及び定量評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明におけるフロックの定量評価装置は、フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、抽出した画像特徴量と、画像特徴量を元に設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、機械学習モデルを算出する機械学習モデル算出部と、機械学習モデルを用いて、他のフロックの撮影画像から抽出された画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度を算出する機械学習モデル実行部と、を備えたこと、を特徴とする。
【００１１】
また、本発明におけるフロックの定量評価方法は、フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量と、画像特徴量を元に設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、機械学習モデルを算出し、機械学習モデルを用いて、他のフロックの撮影画像から抽出された画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度を算出すること、を含むこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、フロックの撮影画像から抽出した画像特徴量と、設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、ニューラルネットワーク等の機械学習によって学習モデルをあらかじめ算出しておく。そして、後ほど撮影したフロックの画像から抽出した画像特徴量を学習モデルに入力することにより、フロックの凝集度及び濃度を算出する。このため、フロックの撮影画像からフロックの凝集度及び濃度を定量的に評価することができるという効果を奏する。
【００１３】
さらに、本発明によれば、従来の手法では計測が困難であったフロック同士が重なりあった場所に対しても、その場所のフロックの凝集度及び濃度を作業者が目視で確認して設定して、予め学習データとして学習させておく。このため、そのような場合にも、フロックの撮影画像からフロックの凝集度及び濃度を定量的に評価することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態に係るフロックの定量評価装置を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態に係る定量評価装置を用いた機械学習モデルの算出方法を示すフローチャートである。
【図３】本実施の形態に係る定量評価装置を用いたフロックの凝集度及び濃度の定量評価方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照して、本発明によるフロックの定量評価装置及び定量評価方法を実施するための形態について、図面に基づいて説明する。
【００１６】
図１は、本実施の形態に係るフロックの定量評価装置を示すブロック図である。定量評価装置１は、可視光カメラ２、画像記録部３、画像特徴量抽出部４、画像及び画像特徴量表示部５、フロック凝集度及び濃度設定部６、機械学習モデル算出部７、機械学習モデル記録部８、機械学習モデル実行部９、算出結果記録部１０、及び、算出結果表示部１１を備えている。
【００１７】
可視光カメラ２は、汚泥タンク１２内のフロックの画像を逐次撮影する。
【００１８】
画像記録部３は、撮影されたフロックの画像を記録する。画像記録部３は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【００１９】
画像特徴量抽出部４は、フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出する。画像特徴量抽出部４は、画像特徴量として、画像のヒストグラム分布、周波数分布、全変動（近接画素同士の画素値の差分の絶対値の総和）、動画像での時間前後での各ピクセルの画素値変化等を抽出する。抽出する画像特徴量は１つだけでも良いが、複数抽出する場合には、後述する機械学習モデル算出部７における学習モデル算出時に、複数の画像特徴量を組み合わせて学習に用いることができる。画像特徴量抽出部４は、例えばプロセッサーである。
【００２０】
画像及び画像特徴量表示部５は、フロックの撮影画像、及び、フロックの撮影画像から抽出した画像特徴量を表示する。画像及び画像特徴量表示部５は、例えば液晶等のディスプレイである。
【００２１】
フロック凝集度及び濃度設定部６は、フロックの撮影画像、及び、フロックの撮影画像から抽出した画像特徴量を元に、フロックの凝集度及び濃度を設定する。なお、設定は、作業者が目視にて行う。フロック凝集度及び濃度設定部６は、例えばキーボードやタッチパネルである。
【００２２】
機械学習モデル算出部７は、抽出した画像特徴量と設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、ニューラルネットワーク等の機械学習によって機械学習モデルを算出する。機械学習モデル算出部７は、例えばプロセッサーである。なお、機械学習モデルの算出方法については、後ほど詳細に説明する。
【００２３】
機械学習モデル記録部８は、算出された機械学習モデルを記録する。機械学習モデル記録部８は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【００２４】
機械学習モデル実行部９は、算出された機械学習モデルを用いて、撮影されたフロックの画像から抽出された画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度の算出を実行する。なお、フロックの凝集度及び濃度の算出方法（定量評価方法）については、後ほど詳細に説明する。機械学習モデル実行部９は、例えばプロセッサーである。
【００２５】
算出結果記録部１０は、フロックの撮影画像と抽出した画像特徴量と算出したフロックの凝集度及び濃度とを関連付けて記録する。算出結果記録部１０は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。そして、記録されたデータは、別途、より正確な機械学習モデルの算出に利用することも可能である。
【００２６】
算出結果表示部１１は、フロックの撮影画像と抽出した画像特徴量と算出したフロックの凝集度及び濃度とを表示する。算出結果表示部１１は、例えば液晶等のディスプレイである。
【００２７】
なお、画像記録部３と、機械学習モデル記録部８と、算出結果記録部１０とが、１つの記録媒体で構成されてもよい。また、画像特徴量抽出部４と機械学習モデル算出部７と機械学習モデル実行部９とが、制御部として１つのプロセッサーで構成されてもよい。また、画像及び画像特徴量表示部５と算出結果表示部１１とが、１つのディスプレイで構成されてもよい。
【００２８】
（機械学習モデルの算出方法）
次に、本実施の形態に係る定量評価装置１を用いた機械学習モデルの算出方法について説明する。前述したように、フロックの凝集度及び濃度の評価に機械学習モデルを用いるため、事前にニューラルネットワーク等の機械学習によって機械学習モデルを算出する必要がある。図２は、本実施の形態に係る定量評価装置１を用いた機械学習モデルの算出方法を示すフローチャートである。
【００２９】
初めに、可視光カメラ２が、汚泥タンク１２内のフロックの画像を撮影し、画像記録部３に記録する（ステップＳ１０１）。
【００３０】
次に、画像特徴量抽出部４が、フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出する（ステップＳ１０２）。画像特徴量抽出部４は、画像特徴量として、画像のヒストグラム分布、周波数分布、全変動（近接画素同士の画素値の差分の絶対値の総和）、動画像での時間前後での各ピクセルの画素値変化等を抽出する。
【００３１】
具体的な画像特徴量としては、例えば、フロックの撮影画像を複数のピクセルに分割し、各ピクセルの画像をさらにＲＧＢの３色に色分解し、各色の輝度とばらつきの関係をデータ化したものを画像特徴量としてもよい。
【００３２】
次に、画像及び画像特徴量表示部５が、フロックの撮影画像、及び、フロックの撮影画像から抽出した画像特徴量を表示し、作業者がその表示内容を元に、フロックの凝集度及び濃度をフロック凝集度及び濃度設定部６に設定する（ステップＳ１０３）。この時、作業者は、フロック同士の重なりを含む画像に対してもフロックの凝集度及び濃度を目視にて設定する。
【００３３】
次に、機械学習モデル算出部７は、抽出した画像特徴量と設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、ニューラルネットワーク等の機械学習を行い、機械学習モデルを算出する。（ステップＳ１０４）。この学習時に、従来では計測が困難であったフロック同士が重なりあった箇所を測定困難箇所として学習データとして学習させることで、定量的な評価が可能となる。また、複数の画像特徴量を抽出している場合、これらの特徴量を組み合わせて学習に用いることも可能である。この場合、複数の画像特徴量とフロックの凝集度及び濃度との関係を学習させることができるので、より精度の高い機械学習モデルを算出することが可能となる。
【００３４】
最後に、機械学習モデル記録部８が、算出された機械学習モデルを記録し（ステップＳ１０５）、機械学習モデルの算出が終了する。
【００３５】
（フロックの凝集度及び濃度の定量評価方法）
次に、本実施の形態に係る定量評価装置１を用いたフロックの凝集度及び濃度の定量評価方法について説明する。図３は、本実施の形態に係る定量評価装置１を用いたフロックの凝集度及び濃度の定量評価方法を示すフローチャートである。
【００３６】
初めに、可視光カメラ２が、汚泥タンク１２内のフロックの画像を撮影し、画像記録部３に記録する（ステップＳ２０１）。
【００３７】
次に、画像特徴量抽出部４が、フロックの撮影画像から画像特徴量を抽出する（ステップＳ２０２）。この時の画像特徴量は、機械学習モデルの算出時に用いたものと同じである。
【００３８】
次に、機械学習モデル実行部９が、算出された機械学習モデルを用いて、抽出した画像特徴量からフロックの凝集度及び濃度を算出する（ステップＳ２０３）。
【００３９】
次に、算出結果記録部１０が、フロックの撮影画像と抽出した画像特徴量と算出したフロックの凝集度及び濃度とを関連付けて記録し、算出結果表示部１１が、フロックの撮影画像と抽出した画像特徴量と算出したフロックの凝集度及び濃度とを表示する（ステップＳ２０４）。
【００４０】
引き続き、フロックの画像の撮影が行われる場合には（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の作業が継続して行われる。そして、フロックの画像の撮影が終了した場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、作業が終了する。
【００４１】
このように、本実施の形態に係るフロックの定量評価装置によれば、フロックの撮影画像から抽出した複数の画像特徴量と、設定したフロックの凝集度及び濃度との関係に基づいて、ニューラルネットワーク等の機械学習によって学習モデルをあらかじめ算出しておく。そして、後ほど撮影したフロックの画像から抽出した画像特徴量を学習モデルに入力することにより、フロックの凝集度及び濃度を算出する。このため、フロックの撮影画像からフロックの凝集度及び濃度を定量的に評価することが可能となる。
【００４２】
また、本実施の形態に係るフロックの定量評価装置によれば、従来の手法では計測が困難であったフロック同士が重なりあった場所に対しても、その場所のフロックの凝集度及び濃度を作業者が目視で確認して設定して、予め学習データとして学習させておく。このため、そのような場合にも、フロックの撮影画像からフロックの凝集度及び濃度を定量的に評価することが可能となる。
【００４３】
また、本実施の形態に係るフロックの定量評価装置によれば、安価な可視光カメラのみを用いてフロックの凝集度及び濃度を定量的に評価することができ、他のセンサを必要としない。
【００４４】
また、本実施の形態では、定量評価装置１において機械学習モデルを算出しているが、可視光カメラ２で撮影されたフロックの画像を、別の場所にある機械学習モデル算出機能（画像特徴量抽出部４、撮影画像及び画像特徴量表示部５、フロック凝集度及び濃度設定部６、機械学習モデル算出部７）を有するパソコン等で学習モデルを算出し、算出された学習モデルを定量評価装置１の機械学習モデル実行部９で実行させるようにしてもよい。その場合、定量評価装置１には、フロック凝集度及び濃度設定部６、機械学習モデル算出部７はなくてもよく、全体として定量評価装置を構成する形となる。
【００４５】
また、本実施の形態では、画像特徴量として、画像のヒストグラム分布、周波数分布、全変動（近接画素同士の画素値の差分の絶対値の総和）、動画像での時間前後での各ピクセルの画素値変化等をあらかじめ設定しているが、ディープラーニングを用いて機械学習を行う場合には、フロックの撮影画像と設定したフロックの凝集度及び濃度との関係から、抽出する画像特徴量を自動的に生成することも可能である。
【００４６】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上記の説明は本発明を限定するものではなく、本発明の技術的範囲において、構成要素の削除、追加、置換を含む様々な変形例が考えられる。
【符号の説明】
【００４７】
１  定量評価装置
２  可視光カメラ
３  画像記録部
４  画像特徴量抽出部
５  画像及び画像特徴量表示部
６  フロック凝集度及び濃度設定部
７  機械学習モデル算出部
８  機械学習モデル記録部
９  機械学習モデル実行部
１０  算出結果記録部
１１  算出結果表示部
１２  汚泥タンク
【図１】
2019052985.tif 000003
【図２】
2019052985.tif 000004
【図３】
2019052985.tif 000005