(57)【要約】【課題】  従来技術では撮像装置のずれ又は水槽や水の汚れ等が発生した場合でもその事が検出できない為、そのまま水質異常検出を続行し、誤動作の原因となる点である。【解決手段】  本発明は、撮像装置で撮影される基準物を前記水槽に有し、画像監視装置は、基準物が撮影されている状態下で、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する機能を有することを特徴とする水質異常判定システムである。【効果】  本発明によれば、撮像装置のずれ又は水槽や被検水の汚れ等による異常を考慮した水質異常検出を行うことができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物を入れる水槽と、水槽内の前記生物を撮影する撮像装置と、前記撮像装置で撮影された水槽内の前記生物の状態から水質異常を判定する画像監視装置とを有する水質異常判定システムにおいて、
前記撮像装置で撮影される基準物を前記水槽に有し、
前記画像監視装置は、前記基準物が撮影されている状態下で、前記撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する機能を有することを特徴とする水質異常判定システム。
【請求項２】
撮像装置で撮影された水槽内の生物の状態と予め設定された前記生物の水質異常時の状態とから水質異常を判定する画像監視装置において、
前記水槽に有する基準物が撮影されている状態下で、前記撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する機能を有することを特徴とする画像監視装置。
【請求項３】
水槽内の生物の水質異常時の状態を予め設定し、
水槽内にいる生物の状態を、前記水槽に有する基準物が撮影された状態下で、撮像装置で撮影し、
前記撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定することを特徴とする水質異常判定方法。
【請求項４】
コンピュータに、水槽内の生物の水質異常時の状態を予め記憶させ、
前記水槽に有する基準物が撮影された状態下で、水槽内の生物の状態を撮像装置で撮影した画像を取り込み、
前記撮影した水槽内の生物の状態が予め記憶された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定させることを特徴とする水質異常判定プログラム。
【請求項５】
コンピュータに、水槽内の生物の水質異常時の状態を予め記憶させ、
前記水槽に有する基準物が撮影された状態下で、水槽内の生物の状態を撮像装置で撮影した画像を取り込み、
前記撮影した水槽内の生物の状態が予め記憶された前記生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定させることを特徴とする水質異常判定プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像監視による水質異常検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開平１１−１４２３９４号公報（特許文献１）では、魚の行動パターンの変化に応じて、異常水質を高精度で判定する水質異常検知装置が記載されている。
【０００３】
人の接触による監視対象物のズレの影響については、特開平０７−１２８１９９号公報（特許文献２）に、輝度データ，音圧データ等の正規化，並べ替えにより効率よく特徴抽出されニューラルネットワークによる認識能力（汎化能力）を向上させ、日照変化，対象物のズレなどの外乱の下で検出可能としている。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１４２３９４号公報
【特許文献２】特開平０７−１２８１９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では撮像装置のずれ又は水槽や水の汚れ等が発生した場合でもその事が検出できない為、そのまま水質異常検出を続行し、誤動作の原因となりうる。
【０００６】
本発明の目的は撮像装置のずれ又は水槽や水の汚れ等を検出した場合は水質異常検出を中断することにより、信頼性を高めた水質異常検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、生物を入れる水槽と、水槽内の生物を撮影する撮像装置と、撮像装置で撮影された水槽内の生物の状態から水質異常を判定する画像監視装置とを有する水質異常判定システムにおいて、撮像装置で撮影される基準物を水槽に有し、画像監視装置は、基準物が撮影されている状態下で、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する機能を有する水質異常判定システムである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、撮像装置のずれ又は水槽や被検水の汚れ等による異常を考慮した水質異常検出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下に図面を用いて、実施例を説明する。
【００１０】
図１を用いて水質異常判定システムの全体構成を説明する。被検水は給水管１１と給水ポンプ１２によつて水槽１０に供給される。水槽１０内に導かれた水は排水管１３によって排水される。水槽１０内には金網や多孔板などの仕切板１８Ａ及び１８Ｂによって仕切られた飼育空間１９がありここで魚１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃを飼育する。本実施例では、魚が３尾の場合を説明するが、さらに多数の場合にも同様の実施例となる。また、水槽
１０内の飼育水槽ではないところに目印２１Ａ，２１Ｂを設置する。照明装置１５Ａ，
１５Ｂは水槽１０内の魚１４及び目印２１を照らす。照明装置１５Ａ，１５Ｂと水槽１０との間にはスリガラスや紙などの半透明物質を材質とする半透明板１６を設ける。照明装置１５Ａ，１５Ｂの光を受けて半透明板１６は光を散乱させて、半透明板１６全体から発する光は水槽１０を照らす。照明装置１５Ａ，１５Ｂからみて水槽１０の反対側に工業用テレビカメラ（ＩＴＶ）などの撮像装置２０を配置する。すなわち、撮像装置２０は照明装置１５Ａ，１５Ｂから発して半透明板１６を通った光を撮像する。ここで、撮像装置
２０は飼育空間１９及び目印２１を撮像する。また、水中溶存酸素欠乏により魚が水面に来る事を防ぐため、曝気装置１７を水槽中に設ける。撮像装置２０の信号は画像監視装置３０に導かれる。画像監視装置３０の構成と動作の詳細な説明は後述する。画像監視装置３０の機能を簡単に説明すると、画像監視装置３０では、まず、予め設定された時間間隔ｈ毎に撮像画像を取り込んで魚体及び目印を画像認識し、魚体の重心の計算及び撮像が正常に行われているか判定を行う。時間間隔ｈ毎に魚の重心が順次計算されてこの結果がメモリに記憶される。このメモリ情報に基づいて、予め設定した計測時間Ｔにおける魚の位置（重心）の統計的なパターンを計算して魚１４の行動を監視し、この監視結果に基づいて魚の行動が異常、かつ撮像が正常な場合には警報を警報装置７０より発する。モニタテレビ５０は撮像した画像を表示する。画像モニタ６０は画像監視装置３０の信号を受けて、画像認識結果を表示する。
【００１１】
次に、図２を用いて画像監視装置３０の構成を詳細に説明する。タイマ３１Ｔは初期設定された時間間隔ｈ毎にＡ／Ｄ変換器３２にトリガ信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器３２はこのトリガ信号に同期して撮像装置２０から出力された画像信号を受けて、これをアナログ値からデジタル値に変換して多値画像メモリ３２Ｍに記憶する。輝度頻度分布計算回路３３は多値画像メモリ３２Ｍの信号を受けて多値画像の輝度頻度分布（ヒストグラム）を計算する。ここで、輝度頻度分布とは、多値画像の各値（輝度）の頻度分布を表す。閾値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結果を受ける一方で、魚体及び目印面積設定回路３４Ｓの信号を受け、両信号に基づいて２値化の閾値を決定する。２値化回路３５は多値画像メモリ３２Ｍの信号と閾値決定回路３４の信号を受け、２値化メモリ３５Ｍに記憶する。画像番号付け回路３６では、２値化した魚１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃの部分について、面積の大きな順に番号付けを行う。目印２１Ａ，２１Ｂの部分においても各々同様に番号付けを行う。重心計算回路３７では、２値化した魚の部分について、番号順に重心を計算する。重なり数計算回路３８では、魚数設定回路３８Ｓより、魚の全体数Ｎの入力と、番号付けを行った全体数ｍから、魚どうしの重なり数Ｐを計算する。この値は、下式で表わされる。
【００１２】
Ｐ＝Ｎ−ｍ                                                          …（１）
重なり分配回路３９では、（１）式で求めた重なり数Ｐを面積の大きな魚の順に分配する。異常位置判断回路４０は異常設定回路４０Ｓと魚の重心位置から、魚の水面付近に居る数が設定した魚の数より多く、撮像が正常に行われていれば異常水質と判断し、警報信号を警報装置７０に出力する。
【００１３】
次に画像監視装置３０の動作を詳細に説明する。
【００１４】
タイマ３１Ｔは、時間間隔ｈ毎にＡ／Ｄ変換器３２にＡ／Ｄ変換のトリガ信号を出力する。このｈは、０.１ 秒ないし２秒程度であり、この時間間隔で以下の画像処理を実行する。
【００１５】
Ａ／Ｄ変換器３２はタイマ３１Ｔから出力されたトリガ信号に同期して撮像装置２０からの多値画像信号をアナログ値からデジタル値に変換し、デジタルの多値画像信号を多値画像メモリ３２Ｍに記憶する。多値画像メモリ３２Ｍには縦が２５６個，横が２５６個の記憶場所があり、各々の記憶場所に対応する画素の輝度信号がデジタル値で格納される。この記憶場所のｉ行ｊ列（ｉ＝１〜２５６，ｊ＝１〜２５６）目の信号（輝度）をＧ（ｉ，ｊ）と表すものとする。Ａ／Ｄ変換器３２がアナログ値を７ビットのデジタル値に変換するものであればＧ（ｉ，ｊ）は１２８段階のデジタル値をもつ。多値画像メモリ３２Ｍに格納された多値画像の例を図３に示す。図３は多値の輝度をもつ画像を表す。
【００１６】
輝度頻度分布計算回路３３は多値画像の輝度頻度分布を処理エリア２２Ａ，２２Ｂ，
２２Ｃ毎に計算する。図３の輝度頻度分布を図４に示す。
【００１７】
閾値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結果を受けて処理エリア２２毎に閾値Ｉを決定する。次に閾値Ｉの設定法について説明する。図４は輝度頻度分布を表す。本発明の照明法では魚１４及び目印２１は必ず暗い物体として撮像できるので、図４に示すように輝度が低いところから魚１４及び目印２１の面積（ハッチングで示し、この面積をｆとする）だけいったところに第１の閾値Ｉ1 を設定する。面積ｆは状態によって異なるので、最小の面積を設定する。この閾値設定法は水が濁った時に特に有効である。しかし、水が濁っていない場合には第２の閾値Ｉ2 を使用するほうがよい。図４において処理エリア２２Ａの場合、ピークＰｆは魚体を、ピークＰｂは背景を、Ｐｅで表す部分は魚のえらと輪郭を表す。処理エリア２２Ｂ，２２Ｃの場合、ピークＰｆは目印を、ピークＰｂは背景を、
Ｐｅで表す部分は輪郭を表す。魚体及び目印のみを抽出するにはＰｆとＰｅとの境界に第２の閾値Ｉ2を設定する。図４に示すように、あらかじめ閾値を少なくとも輝度Ｉ1としておき、輝度が高くなる方向に各頻度を検索しながらさらにＰｆとＰｅとの境界（最小値）があればこの輝度にＩ2 を選ぶ。次に、２値化回路３５は多値画像メモリ３２Ｍの信号と閾値決定回路３４の信号Ｉ（Ｉ1 またＩ2 ）を受け、多値画像を２値化して２値メモリ
３５Ｍに記憶する。
【００１８】
次に、２値化回路３５の具体的動作について説明する。２値化回路３５では多値画像メモリ３２Ｍの輝度Ｇ（ｉ，ｊ）を受けて、閾値よりも明るい画素を全て“０”レベルとし、逆に閾値よりも暗い画素を全て“１”レベルとして、２値化メモリ３５Ｍに格納する。この２値化された信号の集合をＢ（ｉ，ｊ）とすると２値化の計算は次式で表される。
【００１９】
Ｇ（ｉ，ｊ）≧Ｉならば、Ｂ（ｉ，ｊ）＝０                            …（２）
Ｇ（ｉ，ｊ）＜Ｉならば、Ｂ（ｉ，ｊ）＝１                            …（３）
（２）（３）式を各画素について全て計算することによって、背景を“０”レベル、魚１４及び目印２１を“１”レベルとすることができる。図３を２値化した結果を図５に示す。“１”の部分をハッチングで示す。
【００２０】
画像番号付け回路３６は、２値化メモリ３５Ｍの信号を受けて、処理エリア２２毎に面積の大きい順に、番号付けを行う。図５の画像は、図６のように面積が大きい順に番号が付けられて認識される。尚、画像番号付け回路３６は、１画面中最大２５６個の独立する物体に対して、１〜２５６の番号付けが行える。
【００２１】
続いて、重心計算回路３７は処理エリア２２Ａにおいてのみ、番号付け順に２値化画像の重心計算を行ってｇ1，ｇ2の重心をそれぞれ求める。
【００２２】
重なり数計算回路３８では、魚数設定回路３８Ｓで設定した飼育魚数Ｎから番号付けした全体数ｍを引算して、画像中で重なり合った数Ｐを計算する。
【００２３】
重なり数分配回路３９では、面積の大きい順に、重なり合った数Ｐを、面積数の重みによって分配する。図６ではｇ1，ｇ2の重心座標を示す物体は各々１つずつであるが、重なり合った数Ｐは面積（Ｓ1＞Ｓ2）よりｇ1に割り付けされ、ｇ1の重心を示す物体は２つと認識される。
【００２４】
撮像正常判定回路４１は処理エリア２２Ａ，２２Ｂ毎に閾値決定回路３４の信号Ｉ及び画像番号付けの結果を受けて閾値上下限設定回路４１Ｓの設定値と比較し、撮像が正常に行われているかを判定する。判定は次式で行われる。
【００２５】
Ｉ＜閾値下限ならば、撮像異常                                        …（４）
Ｉ＞閾値上限ならば、撮像異常                                        …（５）
画像番号総数＞１ならば、撮像異常                                    …（６）
処理エリア２２Ｂ，２２Ｃ毎に（４）（５）（６）式にて判定を行い、いずれかの処理エリアで撮像異常と判定されると、警報装置７０に信号を出力する。
【００２６】
異常位置判断回路４０は、異常水質時に魚が居ると予想される鉛直方向座標Ｌと、その位置に居る魚体数を異常設定回路４０Ｓから受けて、計算した重心，魚体数との比較を行い、設定した魚の数より多くの魚が、座標Ｌ付近に居て、かつ撮像が正常に行われている場合に水質異常であると判断し、警報装置７０に信号を出力する。異常設定回路４０Ｓで設定する異常水質時の魚が居る位置とは、異常水質によって魚が起こす鼻上げ行動によって定める。鼻上げ行動は、水槽水面付近で行われるので、水面付近の値を異常水質時の魚の位置とする。
【００２７】
この様に、水槽内の生物の水質異常時の状態を予め設定し、水槽内にいる生物の状態を、水槽に有する基準物が撮影された状態下で、撮像装置で撮影し、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定することで、画像監視装置３０により水質異常判定が行われる。
【００２８】
汚れが付着した場合の輝度頻度分布図を図７に示す。水が汚れた場合や水槽のガラス面や半透明板に汚れが付着した場合等は、光の透過が妨げられる。その結果、図７の様に分布が二極化せず、二値化異常となる場合がある。閾値Ｉ2 のみを設定して魚群を検出する場合は境界（最小値）を検出できず、閾値決定回路３４からの信号を受けて撮像正常判定回路４１は撮像異常と判定し、警報装置７０へ出力する。異常位置判断回路４０は、水質異常を判定する際、撮像正常判定回路４１が基準物を検出していることを条件として、水質異常を判定する。
【００２９】
この様に、水質異常判定システムは、前記撮像装置で撮影される基準物を前記水槽に有し、画像監視装置は、基準物が撮影されている状態下で、撮影された水槽内の生物の状態が予め設定された生物の水質異常時の状態となった場合に、水質異常と判定する。これにより、撮像装置のずれ又は水槽や被検水の汚れ等による撮像異常を考慮した水質異常検出を行うことができる。
【００３０】
また、浄水場へ適用した場合のように、撮像異常を考慮した水質異常検出を行うことにより、異常検出時に取水停止するなどの緊急措置を速やかにとることが可能で、信頼性の高い水質安全性を高度に確保できる。
【００３１】
また、基準物を汚れの付着しやすい水槽の上部や下部等の隅に置く他、中央部にも設置することで、汚れ度合いを予備的に検出することができる。基準物は水槽の内部だけではなく、外部に設けてもよい。上記実施例では、魚類で説明したが他の生物でも良い。また魚類では無い場合は、その生物毎に異常水質時の居る位置を定めることで判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】水質異常判定システムの全体図。
【図２】画像監視装置の詳細説明図。
【図３】多値画像図。
【図４】輝度頻度分布図。
【図５】２値画像図。
【図６】２値画像に関して番号付けを表す図。
【図７】汚れが付着した場合の輝度頻度分布図。
【符号の説明】
【００３３】
１０…水槽、１１…給水管、１２…給水ポンプ、１３…排水管、１４…魚、１５…照明装置、１６…半透明板、１７…曝気装置、１８…仕切板、１９…飼育空間、２０…撮像装置、２１…目印、２２…処理エリア、３０…画像監視装置、５０…モニタテレビ、６０…画像モニタ、７０…警報装置。
【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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