(57)【要約】【課題】藻類の乾燥重量を簡易に推定すること。【解決手段】乾燥重量推定プログラムは、藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、圧縮画像の画像容量を特定する処理をコンピュータに実行させる。乾燥重量推定プログラムは、画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した画像容量に基づいて、圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図６
2019020337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、前記圧縮画像の画像容量を特定し、
画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した前記画像容量に基づいて、前記圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乾燥重量推定プログラム。
【請求項２】
前記記憶部に記憶された前記関係は、画像容量から乾燥重量を算出する演算式、または、画像容量から乾燥重量を算出する演算式に使用するパラメータであり、
前記出力する処理は、前記記憶部に記憶された演算式、または、前記記憶部に記憶されたパラメータの値を設定した演算式を用いて、特定した前記画像容量から当該圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の前記推定値を算出する処理を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の乾燥重量推定プログラム。
【請求項３】
前記特定する処理は、藻類の培養液を所定の期間内で撮像した複数の圧縮画像を取得すると、前記複数の圧縮画像の画像容量をそれぞれ特定し、
前記出力する処理は、前記記憶部を参照して、前記複数の圧縮画像のそれぞれの画像容量から乾燥重量の推定値を求め、出力する前記推定値として、求めた乾燥重量の推定値の平均値を出力する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の乾燥重量推定プログラム。
【請求項４】
藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、前記圧縮画像の画像容量を特定し、
画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した前記画像容量に基づいて、前記圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乾燥重量推定方法。
【請求項５】
藻類が培養される培養液を撮影し、撮影した画像の圧縮画像を生成する撮影部から前記圧縮画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得した前記圧縮画像の画像容量を特定する特定部と、
画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した前記画像容量に基づいて、前記圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する出力部と、
を有する乾燥重量推定装置。
【請求項６】
前記撮影部は、前記培養液中に配置された光源からの光によって前記培養液に階調が現れる所定範囲を含む前記画像を撮影する、
ことを特徴とする請求項５に記載の乾燥重量推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、バイオマスとして、藻類が注目されており、培養液を貯留した培養槽による藻類の培養が行われている。藻類のバイオマス量（生物量）は、乾燥重量で示され、例えば、培養液単位容積あたりの乾燥重量として表される。一般的に、藻類の重量分析は、藻類を含む培養液をろ過、乾燥することで藻類のみを抽出し、抽出した藻類の重量を測定して、単位容積あたりの重量（例:ｇ／Ｌ）に換算して行われる。重量分析の所要時間は、乾燥機等を用いても、乾燥時間を含め数時間の作業である。
【０００３】
ところで、藻類の培養状況を把握するためには、定期的、継続的な乾燥重量の測定が欠かせない。そこで、藻類の溶液の画像を撮影し、撮影した画像から色成分を抽出し、各色成分から藻類の濃度を推定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１８８１５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、藻類の溶液を撮影した画像の色成分から藻類の濃度を推定する技術は、実用に耐えない可能性がある。藻類培養の事業化においては、藻類は屋外等、水温や光の強さ等が不安定な培養環境にて大規模に培養されると想定できる。こうした培養環境より取得した画像ひとつひとつから色成分の数値を取り出すことは、非常に煩雑な作業であり、実用に耐えない可能性がある。
【０００６】
１つの側面では、藻類の乾燥重量を簡易に推定できる乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置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】
【０００７】
１つの側面では、乾燥重量推定プログラムは、藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、圧縮画像の画像容量を特定する処理をコンピュータに実行させる。乾燥重量推定プログラムは、画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した画像容量に基づいて、圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
一実施態様によれば、藻類の乾燥重量を簡易に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、藻類を培養する際の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、乾燥重量推定装置の構成の一例を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、藻類の濃度が低い状態の培養槽を撮影した画像を模式的に示した図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、藻類の濃度が高い状態の培養槽を撮影した画像を模式的に示した図である。
【図４Ａ】図４Ａは、回帰分析に用いたデータと推定結果の一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、回帰統計の算出結果を示す図である。
【図５】図５は、所定期間の藻類の乾燥重量の推定結果の一例を示すグラフである。
【図６】図６は、乾燥重量推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する乾燥重量推定プログラム、乾燥重量推定方法および乾燥重量推定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１１】
［藻類培養の概略構成］
最初に、藻類を培養する際の構成を概略的に説明する。図１は、藻類を培養する際の構成の一例を示す図である。図１には、培養槽１が設けられている。培養槽１は、貯留する液体の流れをよくするため、円環状に形成され、藻類の培養に適した養分等を水に混在させた培養液が貯留されている。また、培養槽１は、側面の一部に水車２が設けられ、培養液中の藻類が滞留せずに均一となるように、水車２によって培養液が攪拌される。また、培養槽１は、培養液中にライト３が設けられている。ライト３は、培養液中で点灯している。ライト３の上部には、カメラ４が設けられている。カメラ４は、培養液を上部から撮影するように支持台５に固定されており、ライト３により照らされた培養液部分の定点観測を行う。カメラ４は、夜間に、培養液中に配置されたライト３からの光によって培養液に階調が現れる所定範囲を撮影するように配置されている。
【００１２】
カメラ４は、乾燥重量推定装置１０に接続されている。カメラ４は、乾燥重量推定装置１０からの制御により撮影を行い、撮影した画像を所定の形式に圧縮し、圧縮した圧縮画像のデータを乾燥重量推定装置１０へ出力する。例えば、カメラ４は、乾燥重量推定装置１０からの制御により撮影を行い、撮影した画像を、例えば、ＪＰＥＧ（Joint  Photographic  Experts  Group）などの非可逆圧縮で圧縮し、圧縮した圧縮画像のデータを乾燥重量推定装置１０へ出力する。なお、圧縮の形式は、ＪＰＥＧなどの非可逆圧縮に限定されず、可逆圧縮であってもよい。
【００１３】
乾燥重量推定装置１０は、カメラ４から得られた圧縮画像のデータから培養槽１中の藻類の乾燥重量を推定する装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどのコンピュータである。乾燥重量推定装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータによるクラウドとして実装することもできる。本実施例では、乾燥重量推定装置１０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。なお、乾燥重量推定装置１０は、藻類の培養を行うユーザが使用する端末装置とネットワークを介して通信可能に接続され、端末装置から各種の操作情報を受け付け、処理結果を端末装置に送信するサーバコンピュータであってもよい。
【００１４】
［乾燥重量推定装置の構成］
次に、実施例１に係る乾燥重量推定装置１０の構成について説明する。図２は、乾燥重量推定装置の構成の一例を示す図である。
【００１５】
図２に示すように、乾燥重量推定装置１０は、操作部２０と、表示部２１と、外部Ｉ／Ｆ（interface）部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。なお、乾燥重量推定装置１０は、図２に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部を有してもよい。
【００１６】
操作部２０は、各種の操作の入力を受け付ける入力デバイスである。操作部２０としては、マウスやキーボードなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。操作部２０は、各種の情報の入力を受付ける。操作部２０は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部２４に入力する。
【００１７】
表示部２１は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２１としては、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２１は、各種情報を表示する。例えば、表示部２１は、操作画面など各種の画面を表示する。
【００１８】
外部Ｉ／Ｆ部２２は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポートや通信ポートなど、他の装置と各種の情報を送受信するインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ部２２は、カメラ４と接続されており、各種の情報を送受信する。例えば、外部Ｉ／Ｆ部２２は、カメラ４に対して、撮影指示を出力する。また、外部Ｉ／Ｆ部２２には、カメラ４から出力された圧縮画像のデータが入力する。
【００１９】
記憶部２３は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２３は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００２０】
記憶部２３は、制御部２４で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２３は、後述する乾燥重量推定処理を実行するプログラムを記憶する。さらに、記憶部２３は、制御部２４で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、制御部２４は、圧縮画像データ３０と、予測モデルデータ３１と、推定データ３２とを記憶する。
【００２１】
圧縮画像データ３０は、外部Ｉ／Ｆ部２２を介して、カメラ４から入力した圧縮画像のデータを記憶したデータである。
【００２２】
予測モデルデータ３１は、乾燥重量の予測に用いる予測モデルを記憶したデータである。例えば、予測モデルデータ３１には、圧縮画像の画像容量と乾燥重量との関係から、乾燥重量を予測する予測モデルが記憶されている。予測モデルは、圧縮画像の画像容量と乾燥重量との関係を示した関係式であってもよく、圧縮画像の画像容量と乾燥重量との関係を記憶したテーブルのデータであってもよい。
【００２３】
推定データ３２は、推定された藻類の乾燥重量を記憶したデータである。
【００２４】
制御部２４は、乾燥重量推定装置１０を制御するデバイスである。制御部２４としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部２４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２４は、取得部４０と、特定部４１と、生成部４２と、出力部４３とを有する。なお、制御部２４の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する乾燥重量推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００２５】
取得部４０は、各種の取得を行う。例えば、取得部４０は、カメラ４を制御し、所定の計測タイミングで藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得する。例えば、取得部４０は、計測タイミングでカメラ４に対して撮影の指示を送信する。これにより、カメラ４は、撮影を行い、撮影した画像を非可逆圧縮で圧縮し、圧縮した圧縮画像のデータを乾燥重量推定装置１０へ出力する。
【００２６】
取得部４０は、カメラ４から入力した圧縮画像のデータを取得し、取得した圧縮画像のデータを圧縮画像データ３０として撮影日時と対応付けて記憶部２３に記憶する。計測タイミングは、日光など、外部からの光の影響が少ない午後８時〜午前４時などの夜間が好ましい。計測タイミングは、例えば、操作部２０からユーザにより設定される。
【００２７】
ここで、藻類の培養状況を把握するためには、定期的、継続的に乾燥重量を測定できることが好ましい。そこで、例えば、ユーザは、計測タイミングを毎日の午前０時と設定する。
【００２８】
取得部４０は、設定された計測タイミングとなると、カメラ４に対して撮影の指示を送信して、培養槽１を撮影した圧縮画像のデータを取得し、取得した圧縮画像のデータを圧縮画像データ３０として撮影日時と対応付けて記憶部２３に記憶する。
【００２９】
ここで、培養槽１を撮影した画像の例を説明する。図３Ａは、藻類の濃度が低い状態の培養槽を撮影した画像を模式的に示した図である。図３Ｂは、藻類の濃度が高い状態の培養槽を撮影した画像を模式的に示した図である。図３Ａおよび図３Ｂの画像には、培養液中で点灯しているライト３が写っており、写真に写る培養液の変化を、パターンを変えて模式的に示している。ライト３の近傍は、ライト３からの光により明るく培養液が写り、ライト３から遠い画像の周辺は、培養液が暗く写っている。ここで、図３Ａと図３Ｂを比較した場合、図３Ａの方が、ライト３からの光により明るく写る領域が多い。これは、ライト３の光は、培養液中の藻類によって吸収されるためであり、藻類の濃度が薄くなるほど、培養液中で光が遠くまで届くため、明るい領域が広くなる。藻類の乾燥重量は、藻類の濃度が低いと少なく、藻類の濃度が高いと多い。このように、培養液を撮影した画像は、乾燥重量の値が低い培養液ほど画像全体の輝度の分散が大きくなる。このような画像を圧縮した場合、輝度の分散が大きいほど画像圧縮率が低くなることから画像ファイルの容量が大きくなる。すなわち、圧縮画像データ３０は、乾燥重量の値が低い培養液を撮影した画像ほど、画像圧縮率が低くなるため、画像容量が大きくなる。
【００３０】
また、圧縮画像は、圧縮に関するパラメータの値によってもデータのサイズが変化する。例えば、ＪＰＥＧでは、パラメータの１つである品質によってもデータのサイズが変化する。しかし、圧縮に関するパラメータの値が何れの設定であっても、同じ値が設定されて撮影された場合、輝度の分散が大きいほど画像圧縮率が低くなり、画像ファイルの容量が大きくなる。すなわち、圧縮画像データ３０は、設定されたパラメータが何れであっても、一定のパラメータが設定されて撮影された場合、乾燥重量の値が低い培養液を撮影した画像ほど、画像圧縮率が低くなるため、画像容量が大きくなる。本実施例では、カメラ４による画像の圧縮のパラメータについて、特定の設定は行っておらず、デフォルトの設定を用いている。
【００３１】
本実施例に係る乾燥重量推定装置１０は、このような画像容量と乾燥重量との関係を用いて、圧縮画像データ３０に含まれる藻類の乾燥重量を推定する。
【００３２】
特定部４１は、取得部４０により取得された圧縮画像データ３０の画像容量を特定する。例えば、特定部４１は、圧縮画像データ３０のファイルのサイズを画像容量と特定する。なお、特定部４１は、圧縮画像データ３０を解析し、ヘッダやフッタなどの画像以外の部分を除いて、圧縮画像に関する部分のデータを画像容量と特定してもよい。
【００３３】
生成部４２は、圧縮画像の画像容量と乾燥重量との関係から、乾燥重量を予測する予測モデルを生成する。例えば、ユーザは、複数の圧縮画像データ３０について、それぞれを撮影した計測タイミングで培養液を取り出し、培養液に対して藻類の重量分析を行い、圧縮画像データ３０を撮影した際の培養液の乾燥重量を測定する。ユーザは、測定した培養液の乾燥重量と培養液を取得した日付を操作部２０から入力する。なお、培養液の乾燥重量は、外部の計測装置から入力されてもよい。生成部４２は、乾燥重量が測定済みの複数の圧縮画像データ３０について、圧縮画像データ３０の画像容量と、測定された乾燥重量を用いて、予測モデルを生成する。例えば、生成部４２は、画像容量と乾燥重量との間に、以下の式（１）に示す一次的な相関があるものとして、乾燥重量を予測する予測モデルを生成する。
【００３４】
乾燥重量Ｙ(ｇ／Ｌ)＝ａ×画像容量Ｘ＋ｂ    （１）
【００３５】
ここで、パラメータａは、一次関数の傾きを表すパラメータである。パラメータｂは、一次関数の切片を表すパラメータである。
【００３６】
例えば、生成部４２は、乾燥重量が測定済みの複数の圧縮画像データ３０について、圧縮画像データ３０の画像容量と、測定された乾燥重量を用いて、回帰分析を行い式（１）のパラメータａ、パラメータｂを求める。生成部４２は、生成した予測モデルを予測モデルデータ３１として記憶部２３に記憶させる。例えば、生成部４２は、求めたパラメータａ、ｂを代入した式（１）または、パラメータａ、ｂを予測モデルデータ３１として記憶部２３に記憶させる。なお、生成部４２は、式（１）から所定の画像容量ごとに、乾燥重量を算出し、画像容量と乾燥重量の関係を示すテーブルを予測モデルデータ３１として記憶部２３に記憶させてもよい。
【００３７】
ここで、予測モデルによる推定の一例を示す。図４Ａは、回帰分析に用いたデータと推定結果の一例を示す図である。図４Ａには、「実測」と、「ファイル」と、「推定」とが示されている。実測の値は、圧縮画像データ３０を撮影した際の培養液の乾燥重量の測定結果を示す。ファイルＢの値は、圧縮画像データ３０の画像容量のバイト数を示す。推定の値は、圧縮画像データ３０の画像容量から式（１）の予測モデルを用いて算出した乾燥重量の推定結果である。図４Ａの例は、９個の圧縮画像データ３０について、実測の値と、圧縮画像データ３０の画像容量を用いて回帰分析を行って、式（１）の予測モデルを生成し、生成した予測モデルを用いて、圧縮画像データ３０の画像容量から乾燥重量の推定した結果である。図４Ｂは、回帰統計の算出結果を示す図である。図４Ｂは、図４Ａに示した予測モデルについての回帰統計を算出した結果を示している。例えば、重相関Ｒは、０．８８０７９であり、画像容量と乾燥重量の関係に強い相関があることがわかる。
【００３８】
出力部４３は、各種の出力を行う。例えば、出力部４３は、記憶部２３に記憶された予測モデルデータ３１を参照し、圧縮画像データ３０の画像容量に基づいて、圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する。例えば、記憶部２３に式（１）の演算式が記憶されている場合、出力部４３は、式（１）を読み出す。また、記憶部２３にパラメータａ、ｂが記憶されている場合、出力部４３は、パラメータａ、ｂを読み出し式（１）に設定する。そして、出力部４３は、式（１）の演算式を用いて、圧縮画像データ３０の画像容量から当該圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を算出する。そして、出力部４３は、算出した藻類の乾燥重量の推定値を圧縮画像データ３０の撮影日時と対応付けて推定データ３２へ出力して記憶させる。なお、出力部４３は、藻類の乾燥重量の推定値を外部の装置へ出力してもよい。
【００３９】
出力部４３は、推定データ３２に記憶された藻類の乾燥重量の推定値を出力する。例えば、出力部４３は、操作部２０からの指示に応じて、推定データ３２に記憶された乾燥重量の推定値を撮影日に対応付けて表示部２１に出力する。なお、出力部４３は、操作部２０からの指示に応じて、記憶部２３に記憶された各圧縮画像データ３０の画像容量から当該圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値をそれぞれ算出してもよい。そして、出力部４３は、各圧縮画像データ３０から算出した乾燥重量の推定値を撮影日に対応付けて表示部２１に出力してもよい。
【００４０】
次に、乾燥重量推定装置１０を用いて藻類の乾燥重量の推定を行う場合の一例を説明する。藻類の培養状況を把握するためには、定期的、継続的に乾燥重量を測定できることが好ましい。そこで、例えば、ユーザは、計測タイミングを毎日の午前０時と設定する。乾燥重量推定装置１０は、計測タイミングとなると、カメラ４に対して撮影の指示を送信して、培養槽１を撮影した圧縮画像のデータを取得し、取得した圧縮画像のデータを圧縮画像データ３０として撮影日時と対応付けて記憶部２３に記憶する。
【００４１】
ユーザは、定期的に、計測タイミングに合わせて培養槽１から培養液を取り出し、一般的な藻類の重量分析を行って藻類の乾燥重量を測定する。ユーザは、測定した培養液の乾燥重量と培養液を取得した日付を操作部２０から入力する。
【００４２】
乾燥重量推定装置１０は、測定された乾燥重量と、乾燥重量を測定した際の圧縮画像データ３０の画像容量を用いて予測モデルを生成する。乾燥重量推定装置１０は、生成した予測モデルを用いて、日々取得される圧縮画像データ３０の画像容量から乾燥重量を推定する。
【００４３】
図５は、所定期間の藻類の乾燥重量の推定結果の一例を示すグラフである。図５には、２０１６年１２月の藻類の乾燥重量を推定した結果が「推定」として示されている。また、図５には、例えば、定期的に藻類の乾燥重量を測定した結果が「実測」として示されている。なお、図５の例では、藻類の乾燥重量の測定を１週間程度の期間に続けて２日行っているが、これに限定されるものではなく、培養を行う環境等の条件に合わせて定めればよい。図５の例では、精度を検証するため、計測タイミングで複数の画像を撮影し、それぞれの圧縮画像データ３０から藻類の乾燥重量の測定している。また、図５の例では、一部の日について画像の撮影を行っていない。
【００４４】
乾燥重量推定装置１０は、測定された乾燥重量と、乾燥重量を測定した際の圧縮画像データ３０の画像容量を用いて予測モデルを生成する。例えば、生成部４２は、直近の所定回（例えば、直近の１０回）または直近の所定期間（例えば、直近の２か月）の乾燥重量の測定値と、圧縮画像データ３０の画像容量とを用いて、予測モデルを生成する。予測モデルは、乾燥重量の新たな測定結果が得られるごとに生成されてもよい。例えば、生成部４２は、乾燥重量の測定結果が得られるごとに、予測モデルを生成し直してもよい。また、予測モデルは、予測モデルの予測精度が所定の許容範囲を超えた場合に生成されてもよい。例えば、生成部４２は、乾燥重量の測定結果が得られるごとに推定結果と比較し、予測精度が所定の許容範囲を超えた場合に、予測モデルを生成し直してもよい。また、予測モデルは、定期的に生成されてもよい。例えば、生成部４２は、１ヶ月毎や、季節が変わるタイミング（例えば、１月、４月、７月、１０月）で、予測モデルを生成し直してもよい。また、予測モデルは、ユーザが指示したタイミングで生成されてもよい。例えば、生成部４２は、操作部２０から予測モデルの生成の指示を受け付けたタイミングで、予測モデルを生成し直してもよい。
【００４５】
乾燥重量推定装置１０は、生成した予測モデルを用いて、日々取得される圧縮画像データ３０の画像容量から乾燥重量を推定する。図５に示すように、乾燥重量を推定結果は、乾燥重量の測定結果に近い結果が得られており、乾燥重量が測定されていない日についても推定結果が十分な精度であると推測できる。
【００４６】
藻類の培養状況を把握するためには、日々乾燥重量を測定できることが好ましいが、一般的な藻類の重量分析で乾燥重量を測定した場合、事業にかかるコストの増大を招く。また、一般的な藻類の重量分析は、ある時点の培養液をサンプリングして測定を行うため、現時点の乾燥重量をリアルタイムで知ることができない。一方、本実施例に係る乾燥重量推定装置１０は、藻類の培養液をカメラ４で撮像するという簡易な構成で、リアルタイムに日々の藻類の乾燥重量を測定できる。また、乾燥重量推定装置１０は、乾燥重量を測定する回数を減らすことができ、事業にかかるコストの増大を抑制できる。また、乾燥重量推定装置１０は、圧縮画像の画像容量を特定するという簡易な手法で、藻類の乾燥重量を簡易に推定できる。
【００４７】
［処理の流れ］
次に、乾燥重量推定装置１０が、乾燥重量を推定する乾燥重量推定処理の流れについて説明する。図６は、乾燥重量推定処理の一例を示すフローチャートである。この乾燥重量推定処理は、所定のタイミング、例えば、カメラ４から取得した圧縮画像のデータが圧縮画像データ３０として記憶部２３に記憶されたタイミングで実行される。
【００４８】
特定部４１は、取得された圧縮画像データ３０の画像容量を特定する（ステップＳ１０）。
【００４９】
出力部４３は、記憶部２３に記憶された予測モデルデータ３１を参照し、圧縮画像データ３０の画像容量に基づいて、圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を算出する（ステップＳ１１）。出力部４３は、算出した藻類の乾燥重量の推定値を圧縮画像データ３０の撮影日時と対応付けて推定データ３２へ出力し（ステップＳ１２）、処理を終了する。
【００５０】
このように、本実施例に係る乾燥重量推定装置１０は、藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、圧縮画像の画像容量を特定する。乾燥重量推定装置１０は、画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部２３を参照し、特定した画像容量に基づいて、圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する。これにより、乾燥重量推定装置１０は、藻類の乾燥重量を簡易に推定できる。
【００５１】
また、本実施例に係る乾燥重量推定装置１０は、画像容量から乾燥重量を算出する演算式、または、画像容量から乾燥重量を算出する演算式に使用するパラメータの値を記憶部２３に記憶する。乾燥重量推定装置１０は、記憶部２３に記憶された演算式、または、記憶部２３に記憶されたパラメータの値を設定した演算式を用いて、特定した画像容量から当該圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を算出し、算出した推定値を出力する。これにより、乾燥重量推定装置１０は、藻類の乾燥重量を簡易に推定できる。
【実施例２】
【００５２】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００５３】
例えば、上記の実施例では、計測タイミングでカメラ４により画像を１枚撮影し、撮影された１枚の圧縮画像の画像容量から藻類の乾燥重量を推定する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、藻類が屋外等で培養される場合、培養液に浮遊する浮遊物等が画像に写る場合があり、浮遊物等がノイズとなる場合がある。そこで、次のように構成してもよい。例えば、取得部４０は、計測タイミングでカメラ４に対して複数枚の画像を撮影するように制御して、藻類の培養液を所定の期間内で撮像した複数の圧縮画像を取得する。所定の期間は、藻類の培養液の藻類の乾燥重量が同じと見なせる期間であればよい。例えば、所定の期間は、１分から数十分程度とする。例えば、取得部４０は、計測タイミングで、カメラ４に対して１分間の間に所定間隔（例えば、１０秒間隔）で複数枚の画像を撮影するように制御する。特定部４１は、取得部４０により取得された複数の圧縮画像のデータの画像容量をそれぞれ特定する。出力部４３は、記憶部２３に記憶された予測モデルデータ３１を参照して、複数の圧縮画像のそれぞれの画像容量から乾燥重量の推定値を求め、求めた乾燥重量の推定値の平均値を算出する。そして、出力部４３は、乾燥重量の推定値の平均値を、撮影を行った計測タイミングの日時と対応付けて推定データ３２へ出力して記憶させてもよい。培養槽１は、水車２によって培養液が攪拌されており、浮遊物は流れている。よって、撮影された複数の圧縮画像のデータの画像容量から乾燥重量を算出することで、浮遊物等によるノイズの影響を抑えて藻類の乾燥重量の推定できる。なお、乾燥重量推定装置１０は、撮影された画像から浮遊物等の写った画像として除き、浮遊物等の写っていない圧縮画像を取得し、取得した圧縮画像の画像容量から藻類の乾燥重量を推定してもよい。例えば、乾燥重量推定装置１０は、撮影された画像を互いに比較して、他の画像との変化量を求め、変化量が所定の許容量以上の画像を浮遊物等が写った画像として除いてもよい。また、乾燥重量推定装置１０は、撮影された画像から培養液の領域に対して浮遊物等の物体の検出を行い、物体が検出された画像を浮遊物等が写った画像として除いてもよい。
【００５４】
また、上記の実施例では、カメラ４が撮影した画像を所定の形式に圧縮し、圧縮した圧縮画像のデータを出力する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、カメラ４は、撮影した画像のデータをそのまま出力し、乾燥重量推定装置１０が、画像を所定の形式に圧縮してもよい。
【００５５】
また、上記の実施例では、予測モデルとして、式（１）の１次の演算式を用いた場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像容量から乾燥重量を予測可能であれば、予測モデルとして、既存の何れのモデルの演算式を用いてもよい。
【００５６】
また、上記の実施例では、実施例では藻類の乾燥重量を推定することを例に挙げたが、それだけに限られるものではない。乾燥重量推定装置１０は、例えば、輝度等色成分変化を伴う水溶液の濃度の推定に応用できることから、他の生物の生物量の推定しも適用することができる。
【００５７】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００５８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、乾燥重量推定装置１０の機能を複数のサーバに分散して実装させるような構成であってもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００５９】
［システム］
さて、これまで開示のシステムに関する各実施例について説明したが、各実施例における乾燥重量推定装置１０のハードウェア構成の一例について説明する。各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、ハードウェア構成の一例として、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【００６０】
図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。乾燥重量推定装置１０は、図７に示すコンピュータ７０００と同様のハードウェア構成により実現できる。図７に示すように、コンピュータ７０００は、各種演算処理を実行するプロセッサ７００１と、入出力装置７００２と、通信装置７００３とを有する。また、コンピュータ７０００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ７００４と、ハードディスク装置７００５とを有する。また、各装置７００１〜７００５は、バス７００６に接続される。
【００６１】
ハードディスク装置７００５には、上記各実施例で示した取得部４０、特定部４１、生成部４２および出力部４３の各処理部と同様の機能を有する部品位置検出プログラムが記憶される。ハードディスク装置７００５には、部品位置検出プログラムを実現するための各種データが記憶される。例えば、ハードディスク装置７００５には、圧縮画像データ３０、予測モデルデータ３１および推定データ３２が記憶される。
【００６２】
プロセッサ７００１は、ハードディスク装置７００５に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ７００４に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ７０００を上記各実施例で示した取得部４０、特定部４１、生成部４２および出力部４３として機能させることができる。なお、上記の各プログラムは、必ずしもハードディスク装置７００５に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ７０００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ７０００が読み出して実行するようにしてもよい。
【００６３】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６４】
（付記１）藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、前記圧縮画像の画像容量を特定し、
画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した前記画像容量に基づいて、前記圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乾燥重量推定プログラム。
【００６５】
（付記２）前記記憶部に記憶された前記関係は、画像容量から乾燥重量を算出する演算式、または、画像容量から乾燥重量を算出する演算式に使用するパラメータであり、
前記出力する処理は、前記記憶部に記憶された演算式、または、前記記憶部に記憶されたパラメータの値を設定した演算式を用いて、特定した前記画像容量から当該圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の前記推定値を算出する処理を含む、
ことを特徴とする付記１に記載の乾燥重量推定プログラム。
【００６６】
（付記３）前記特定する処理は、藻類の培養液を所定の期間内で撮像した複数の圧縮画像を取得すると、前記複数の圧縮画像の画像容量をそれぞれ特定し、
前記出力する処理は、前記記憶部を参照して、前記複数の圧縮画像のそれぞれの画像容量から乾燥重量の推定値を求め、出力する前記推定値として、求めた乾燥重量の推定値の平均値を出力する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の乾燥重量推定プログラム。
【００６７】
（付記４）藻類の培養液を撮像した圧縮画像を取得すると、前記圧縮画像の画像容量を特定し、
画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した前記画像容量に基づいて、前記圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乾燥重量推定方法。
【００６８】
（付記５）藻類が培養される培養液を撮影し、撮影した画像の圧縮画像を生成する撮影部から前記圧縮画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得した前記圧縮画像の画像容量を特定する特定部と、
画像容量と乾燥重量との関係を記憶した記憶部を参照し、特定した前記画像容量に基づいて、前記圧縮画像に含まれる藻類の乾燥重量の推定値を出力する出力部と、
を有する乾燥重量推定装置。
【００６９】
（付記６）前記撮影部は、前記培養液中に配置された光源からの光によって前記培養液に階調が現れる所定範囲を含む前記画像を撮影する、
ことを特徴とする付記５に記載の乾燥重量推定装置。
【００７０】
（付記７）前記撮影部は、夜間の所定のタイミングで、藻類が培養される培養液を撮影する
ことを特徴とする付記５または６に記載の乾燥重量推定装置。
【００７１】
（付記８）前記撮影部は、圧縮に関するパラメータを一定として、藻類が培養される培養液を撮影し、撮影した画像の圧縮画像を生成する
ことを特徴とする付記５〜７の何れか１つに記載の乾燥重量推定装置。
【符号の説明】
【００７２】
１  培養槽
２  水車
３  ライト
４  カメラ
１０  乾燥重量推定装置
２０  操作部
２１  表示部
２２  外部Ｉ／Ｆ部
２３  記憶部
２４  制御部
３０  圧縮画像データ
３１  予測モデルデータ
３２  推定データ
４０  取得部
４１  特定部
４２  生成部
４３  出力部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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