(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
育成板上で育成されている水棲動物の個体数を計数する水棲動物計数処理装置において、前記育成板を収納する収納手段と、この収納手段に収納された前記育成板に光を照射する投光手段と、前記育成板を透過した透過光を撮像し、撮像した透過光を透過光画像に変換する撮像手段と、前記透過光画像を処理する画像処理手段とを設け、前記画像処理手段は、撮像手段で変換された透過光画像の濃淡分布の最小位置、最大位置、ピーク位置から基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値をもとに前記透過光画像を２値化画像に変換する２値化手段と、前記２値化画像の塊を構成する図形毎に透過光画像の濃淡分布からヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの最小位置、最大位置、ピーク位置から算出した値を所定値と比較し、以下または以上の場合に有効データと判定する判定手段を有し、前記水棲動物の個体数の計数、または、前記水棲動物の大きさと大きさ別の個体数を計数する計数手段を有することを特徴とする水棲動物計数処理装置。
【請求項２】
画像処理手段は、撮像手段で変換された透過光画像の濃淡分布から基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値をもとに前記透過光画像を２値化画像に変換する２値化手段と、前記２値化画像の塊を構成する透過光画像の濃淡分布上に最も濃度が濃い透過光画像が現れる最小位置から、濃淡分布上に最も多くの透過光画像が現れるピーク位置までの濃淡の階層が所定値以下の場合に有効データと判定する判定手段とを有する請求項１記載の水棲動物計数処理装置。
【請求項３】
画像処理手段は、撮像手段で変換された透過光画像の濃淡分布から基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値をもとに前記透過光画像を２値化画像に変換する２値化手段と、前記２値化画像の塊を構成する透過光画像の濃淡分布上に最も濃度が濃い透過光画像が現れる最小位置から、最も濃度が淡い透過光画像が現れる最大位置までの階層幅が所定値以下の場合に有効データと判定する判定手段とを有する請求項１記載の水棲動物計数処理装置。
【請求項４】
画像処理手段は、撮像手段で変換された透過光画像の濃淡分布から基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値をもとに前記透過光画像を２値化信号に変換する２値化手段と、前記２値化画像の塊を構成する透過光画像の濃淡分布上で、
確定率＝１−（最大位置からピーク位置までの濃淡の階層）／最大位置から最小位置までの濃淡の階層（ただし、最大位置は濃淡分布上に最も濃度が淡い透過光画像が現れる階層、ピーク位置は濃淡分布上に最も多くの透過光画像が現れる階層、最小位置は濃淡分布上に最も濃度が濃い透過光画像が現れる階層）とし、
前記確定率が所定値以上の場合に、有効データと判定する判定手段とを有する請求項１記載の水棲動物計数処理装置。
【請求項５】
画像処理手段は、撮像手段で変換された透過光画像の濃淡分布から基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値をもとに前記透過光画像を２値化画像に変換する２値化手段と、前記２値化画像の塊を構成する透過光画像の背景からの距離を算出する距離算出手段と、この距離算出手段で算出された前記透過光画像の距離に所定係数を少なくとも１回掛け算し、この掛け算の結果が所定値以上の場合に有効データと判定する判定手段とを有する請求項１記載の水棲動物計数処理装置。
【請求項６】
撮像手段は、育成板の透過光画像を複数区分に分割して区分毎に撮像するため、育成板かカメラ装置の一方を他方に対し相対的に移動させる移動手段を有する１台以上のカメラ装置、または、育成板の区分毎に配置した複数台のカメラ装置で全面を一度に分割して撮像するため複数台からなるカメラ装置、のどちらか一方を具備し、区分単位毎に画像処理手段を有する請求項１乃至５記載の水棲動物計数処理装置。
【請求項７】
投光手段は、波長領域８００ｎｍ以上の光を発生する光源を有し、撮像手段は、投光手段の波長領域を含む光を撮像可能な特性を有する請求項１乃至６記載の水棲動物計数処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、育成板を使って養殖される水棲動物の個体数を計数する水棲動物計数処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ウニやアワビなどの水棲動物の養殖に育成板が使用されている。そして、養殖中の水棲動物の生育状況を管理する場合、育成板に付着する水棲動物の個体数、あるいは、大きさ別の個体数などが計数される。このような水棲動物の個体数の計数は、従来、目視で行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来、水棲動物の個体数の計数は目視で行われている。個体数の計数は、一度に、数十から数百枚の育成板について行われ、１枚の育成板には数百個程度の水棲動物が付着している。そのため、計数作業に要する労働負荷が大きくなる。また、育成板に珪藻などの藻類が付着していると、水棲動物と藻類の識別が難しくなり、作業時間や労働負荷が増大し誤計数の原因になる。その結果、水棲動物の出荷計画などが適正に行えないという問題が発生する。
【０００４】
本発明は、上記した欠点を解決し、育成板に付着した水棲動物の個体数の計数作業を容易にした水棲動物計数処理装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、育成板上で育成されている水棲動物の個体数を計数する水棲動物計数処理装置において、前記育成板を収納する収納手段と、この収納手段に収納された前記育成板に光を照射する投光手段と、前記育成板を透過した透過光を撮像し、撮像した透過光を透過光画像に変換する撮像手段と、前記透過光画像を処理する画像処理手段とを設け、前記画像処理手段は前記水棲動物の個体数を計数する第１計数手段を有することを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態について図１を参照して説明する。収納手段１１は、外部からの光が入らないように構成された収納容器、たとえば周囲の各壁部分が遮光部材で形成された遮光箱で、その内部に水棲動物が付着した育成板１２が収納される。育成板１２は断面がたとえば波形状をした薄い板で、育成板１２の上下にガイド１３ａ、１３ｂが設けられている。ガイド１３ａ、１３ｂの一部に移動手段１４たとえば直動型アクチュエータが固定されている。移動手段１４は連結棒１５を介して育成板１２に連結され、移動手段１４が動作状態に入ると、育成板１２はガイド１３ａ、１３ｂに沿って、矢印Ｙで示す横方向に移動する。
【０００７】
育成板１２の一方の側に投光手段１６が配置されている。投光手段１６は全体が防水構造に形成され、たとえば基板上に複数の発光ダイオード（以下ＬＥＤという）を配置した光源や光拡散板などから構成され、光源の光が育成板１２全体を均一に照射するようになっている。
【０００８】
育成板１２の他方の側に撮像手段１７たとえば１２台のＣＣＤカメラ１７０１〜１７１２が縦方向に配置されている。撮像手段１７は、投光手段１６から放出され育成板１２を透過した透過光を撮像し、撮像した透過光をたとえば電気的な透過光画像に変換して出力する。各ＣＣＤカメラ１７０１〜１７１２は切換器１８に接続されている。切換器１８は制御器１９の制御で接続状態が順に切り換えられ、接続状態にあるＣＣＤカメラ１７０１〜１７１２の透過光画像が画像処理手段２０に送られる。
【０００９】
上記の育成板１２は断面が波形状をしているが、平板状の育成板を使用することもできる。また、育成板１２は縦方向にたとえば１２個に区分され、横方向にたとえば５個に区分され、全領域がたとえば６０区分に区分されている。そして、横方向の最端部、たとえば縦方向に位置する１２区分の透過光がそれぞれＣＣＤカメラ１７０１〜１７１２によって撮像され、電気的な透過光画像に変換されて出力される。これらの透過光画像は切換器１８の切り換えにより、ＣＣＤカメラ１７０１〜１７１２ごとに順に画像処理手段２０に送られる。
【００１０】
その後、移動手段１４が動作し、育成板１２が横方向に１区分だけ移動して停止する。その位置で、育成板１２を透過した１２区分の透過光がＣＣＤカメラ１７０１〜１７１２で撮像され、電気的な透過光画像に変換される。このような動作が順に繰り返され、育成板１２の全領域たとえば６０区分の透過光画像が撮像手段１７から出力され画像処理手段２０に供給される。
【００１１】
画像処理手段２０は画像処理部２０１および計数部２０２、記録表示部２０３などから構成されている。画像処理部２０１では、撮像手段１７から送られてくる透過光画像について各種の画像処理を行い、透過光画像に含まれている不要な透過光画像たとえば藻類などの透過光画像を除去し、水棲動物の透過光画像を抽出する。計数部２０２では、画像処理部２０１で抽出された水棲動物の個体数や大きさ別の個体数が計数される。記録表示部２０３では計数部２０２の計数結果を記録表示し、また、外部装置に対しその計数結果を電気信号などとして出力する。
【００１２】
ここで、投光手段１６から放出される光と育成板１２を透過する透過光の関係について図２を参照して説明する。図２の横軸は光の波長（ｎｍ）、縦軸は減衰量（ｄＢ）で、曲線Ｄは藻類を透過した透過光のスペクトル強度分布の計測結果を示している。図２から分かるように、藻類は約８００ｎｍ〜９００ｎｍ以上の波長の光を透過する特性がある。そのため、投光手段１６の光源にはたとえば波長９４５ｎｍの赤外ＬＥＤが使用される。なお、光源を選択する場合、撮像手段の周波数感度特性等にもよるものの、８００ｎｍ〜９００ｎｍ以上、とくに９００ｎｍ以上の波長を含む光が適している。
【００１３】
次に、藻類が付着した育成板の透過光画像を図３を参照して説明する。図３（ａ）は光源に赤外ＬＥＤ（波長９４５ｎｍ）を用いた場合で、図３（ｂ）は光源に白色ＬＥＤを用いた場合である。図３（ｂ）に示すように白色ＬＥＤを用いた場合は、斜線で表示した水棲動物Ｗ１〜Ｗ３と点で表示した藻類Ｘとの分離が困難になっている。図３（ａ）に示すように赤外ＬＥＤを用いた場合は、光が藻類Ｘをほぼ透過し、藻類Ｘの中にある水棲動物Ｗ１〜Ｗ３の陰影が明瞭になっている。したがって、育成板に付着した水棲動物が藻類などの上、あるいは藻類の中に位置する場合でも、これら不要な背景と水棲動物が分離され、計数精度が向上する。
【００１４】
次に、画像処理手段２０で行われる画像処理や計数方法などについて図４〜図６のフロー図を参照して説明する。
【００１５】
まず、撮像手段１７（図１）から送られてくる透過光画像に対し画像補正が行われる（Ｓ１）。育成板の全領域の透過光画像はたとえば縦が１２区分、横が５区分され、全体で６０区分に分割されている。この場合、１つの区分はたとえば１台のＣＣＤカメラから出力する透過光画像に対応し、たとえば６４０画素×４８０画素で構成されている。そして、透過光画像はその濃淡の階層がたとえば黒レベルの０から白レベルの２５５まで２５６階層に分けられている。
【００１６】
一般に、水棲動物は光を透過せず、黒い透過光画像となる。そのため、画像補正（Ｓ１）では、たとえば階層が２００以上の明るい領域の画像は水棲動物を含まない背景と判定し、これらの透過光画像が除去される。
【００１７】
このように画像補正処理の初期の段階で、濃淡分布の階層が２００以上の明るい画像部分を除去することにより、その後の画像処理の対象となるデータ数が減少し、画像処理が迅速化する。
【００１８】
次に、育成板１２の所定領域たとえば育成板１２の全領域の中から１区分の透過光画像が切り出され（Ｓ２）、その１区分における透過光画像の濃淡分布、たとえば図７に示すようなヒストグラムが作られる（Ｓ３）。図７の横軸は濃淡の階層を示し、縦軸はたとえば画素数を示す。以下の説明では、ヒストグラム上で最も濃度の濃い黒に近い透過光画像が現れる階層Ｌを最小位置、最も多くの透過光画像が現れる階層Ｐをピーク位置、最も濃度の淡い白に近い透過光画像が現れる階層Ｍを最大位置と呼ぶ。そして、このヒストグラムをもとに、たとえば最小位置から（ピーク位置−１０階層）までを水棲動物が含まれる２値化有効範囲Ｅ、すなわち基準値に設定する。
【００１９】
次に、１つの区分が、たとえば（２０画素×２０画素）の複数の小区分にさらに分割され（Ｓ４）、その１つの小区分における透過光画像をＳ３で設定した基準値をもとに２値化し２値化画像に変換する（Ｓ５）。
【００２０】
次に、２値化画像の１つあるいは複数の画素が集まった塊（以下図形という）に対して番号づけ、いわゆるラベリングが行われる（Ｓ６）。
【００２１】
次に、たとえばＳ３における濃度分布の作成時に使用されたデータを利用し、ラベリングされた図形を対象に透過光画像のヒストグラムを作り、その最小位置からピーク位置までの濃淡の階層数が所定基準値たとえば２０以内であるデータのみを有効データとして抽出する（Ｓ７）。ウニなどの水棲動物は最小位置からピーク位置まで少ない階層数で急峻に立ち上がる特性があり、一方、藻類は最小位置からピーク位置まで多くの階層数を費やして緩やかに立ち上がる特性がある。そのため、Ｓ７の処理によって藻類の透過光画像が削除され、水棲動物の透過光画像が取り出される。
【００２２】
次に、上記のＳ４〜Ｓ７の処理をした小区分の画像を１区分の元の場所に戻す（Ｓ８）。その後、他の小区分の画像に対し、上記Ｓ４〜Ｓ８の処理が順に繰り返され、１区分すべての透過光画像が処理される。
【００２３】
そして、１区分に対する画像処理が終了すると、その１区分の中で有効データとしてラベリングされた図形を対象にして、面積の小さい図形たとえば画素数が所定値１０以下の図形が粒子塊として除去される（Ｓ９）。
【００２４】
次に、Ｓ９の処理で有効データとしてラベリングされた図形に対しスパン除去が行われる（Ｓ１０）。スパン除去は、ラベリングされた図形ごとに濃度分布のヒストグラムを作成し、最小位置から最大位置までのスパン幅が所定値たとえば２００階層以上の図形が除去される。この場合、水棲動物はスパン幅が短く、一方の藻類はスパン幅が長いという特性があるため、スパン幅の大きい図形を削除することにより、水棲動物の図形のみが有効に取り出される。
【００２５】
次に、Ｓ１０の処理で取り出された図形を対象にして、ヒストグラムの確定率がたとえば５０％以下の図形が除去される（Ｓ１１）。
【００２６】
この場合、確定率は、たとえば
確定率＝｛１一( ピーク位置−最小位置）／有効幅）｝…（１）
と定義される。以下の説明では、確定率の数字として（１）式に１００を乗じた「％」を使用する。
【００２７】
たとえば、水棲動物は最小位置からピーク位置まで濃淡の少ない階層で急激に上昇する特性があり、確定率（％）が大きくなる。藻類等は最小位置からピーク位置まで緩やかに上昇する特性があるため確定率（％）が小さくなる。したがって、確定率がたとえば５０％以下の図形を除去することにより水棲動物の図形が抽出される。
【００２８】
次に、Ｓ１０のスパン除去で削除された図形のデータをもう一度呼び戻し、ヒストグラムのスパン幅が規定値たとえば（２０階層〜１６０階層）の図形を有効データとして取り出し２値化する。そして、この２値化画像の図形に対しスパン除去を行う（Ｓ１２）。この場合、Ｓ１０のスパン除去よりも狭いスパン幅を基準値にし、たとえば５０階層以内を有効データとして抽出する。なお、最初のスパン除去で削除されたデータはバッファに保存され、２回目のスパン除去ではバッファに保存されたデータが呼び戻され利用される。
【００２９】
次に、ラベリングした図形の中で、面積が小さい図形たとえば１０画素以下のものが粒子塊として除去される（Ｓ１３）。
【００３０】
そして、他の区分の透過光画像についても上記のＳ９〜Ｓ１３の処理が順に繰り返され、すべての区分の透過光画像が処理され、たとえば育成板の全領域の図形として合成される。
【００３１】
次に、育成板の全領域にわたり有効データと判定された図形について、背景から各画素までの距離が計算される（Ｓ１４）。この場合、背景と画素間の距離は、一番近い背景画素たとえば白い画素から図形を構成する各画素までの（縦画素数の２乗）と（横画素数の２乗）の和の平方根で算出される。
【００３２】
次に、育成板の全領域で、ラベリングされた図形を対象に、たとえば３０％以上のデータを有効化し図形分離を行う（Ｓ１５）。
【００３３】
次に、図形分離された育成板の全領域の図形を対象にして、再度、背景と画素間の距離が算出される（Ｓ１６）。
【００３４】
次に、Ｓ１５よりも大きい数値たとえば６０％以上のデータを有効化し図形分離を行う（Ｓ１７）。
【００３５】
上記の図形分離の処理では、相違する基準値を用いて図形分離を２回に分けて行っている。その理由について図８を参照して説明する。図８の符号Ｗは水棲動物の図形、符号Ｘは藻類の図形を示している。
【００３６】
図８（ａ）は水棲動物Ｗや藻類Ｘなどの物体の重なり具合が大きく輪郭パターンのくびれが少ない図形を示し、図８（ｂ）は物体の重なり具合が小さく輪郭パターンのくびれＺがはっきりした図形を示している。くびれＺがはっきりしている場合、図形分離を最初から６０％以上の大きな値で有効化すると、図形の周辺部が削除され有効データが残らない場合がある。そのため、図形分離が複数回たとえば２回に分けて行われる。
【００３７】
次に、図形分離の模様を図９を参照して説明する。
【００３８】
図９（ａ）は、背景から図形の各画素までの距離を算出した状態の一例を示し、数字は背景（白い領域）からの距離を示している。ここでは、たとえば距離が「６」と「８」と「４」の３個のウニがいる場合を一例として示し、３個のウニが１つの図形Ｇに含まれている。距離を示す数値は説明の都合で選んだ数字であり、一部の数字は必ずしも背景（白い領域）からの距離に対応しない。
【００３９】
図９（ｂ）は、図９（ａ）のピーク「８」の３０％以上を有効化した図で、８×０．３＝２．４以上の「６」「８」「４」「３」の距離のデータが有効化されて切り出され、２つの図形Ｇ１、Ｇ２に分離されている。
【００４０】
図９（ｃ）は、切り出されたデータについて、改めて距離を計算した状態を示している。この場合、ピークは「６」で、この６０％を有効化すると、６×０．６＝３．６以上のデータが有効とみなされ、「４」と「６」の部分がＧ１１、Ｇ１２に切り出され、最終的には、図９（ｄ）に示すように、３つの図形Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ２に切り出され３個と判断される。
【００４１】
上記の図形分離処理を用いた場合、水棲動物が接触したり重なったりしている場合でも、水棲動物の個体数や大きさを正しく計数することができ、計数精度が向上する。
【００４２】
次に、図形分離の後、ラベリングされた図形の中で面積の小さい図形たとえば１０画素以下のものが粒子塊として除去される（Ｓ１８）。
【００４３】
次に、上記の各処理で有効データとして切り出された図形をラベリングし（Ｓ１９）、ラベリングされた図形の数が計数部２０２（図１）で計数される。計数部２０２では図形の大きさたとえば画素数や径（最大幅）の少なくとも一方が計測され、図形の数（水棲動物の数）、あるいは、大きさ別の図形の数（水棲動物の数）が計数される（Ｓ２０）。
【００４４】
次に、Ｓ２０の計数結果が記録表示部２０３（図１）で表示、記録される（Ｓ２１）。
【００４５】
次に、計数処理を継続するか否かを判定し（Ｓ２２）、ＹＥＳの場合はＳ１に戻り、ＮＯの場合は終了する。
【００４６】
上記の実施形態では、画像処理を行う場合、育成板全体の透過光画像を複数の区分に分割し、１つの区分をさらに複数の小区分に分割し、たとえば大中小の３段階に分けている。そして、一部の処理は育成板単位で行い、一部の処理は区分単位で行い、一部の処理は小区分単位で行っている。しかし、上記の各画像処理のすべてを１つの単位たとえば育成板単位、あるいは区分単位、あるいは小区分単位で行うこともできる。また、大小の２つの単位に分け、上記した画像処理の一部を大きな単位で行い、他の一部を小さな単位で分けて行うこともできる。
【００４７】
なお、上記の実施形態では、透過光画像を２値化する場合に、区分単位で基準値を設定している。育成板全体で共通の基準値を設定すると、藻類の付着状況などにより育成板の場所によって透過光画像の濃淡にばらつきがあるため、計数精度が低下するおそれがある。区分単位で基準値を設定した場合、このようなばらつきによる計数精度の低下が防止される。また、２値化することにより、水棲動物や藻類の透過状態が一様でなく、透過光画像の濃淡にばらつきがある場合でも、水棲動物のデータを確実に選択できる。
【００４８】
また、上記の実施形態では育成板全体を複数の区分に分割して、各区分をそれぞれのＣＣＤカメラで撮像している。この場合、計数精度を向上させ、画像処理を容易にするために、１つの区分と１台のＣＣＤカメラを対応させることが望ましい。なお、撮像手段を構成するＣＣＤカメラの数は１２台に限るものではなく、育成板の大きさや必要とされる解像度などの条件に応じて、１台あるいは任意の数の台数が用いられる。
【００４９】
また、上記の実施形態では育成板を移動させているが、撮像手段の方を移動させる構成にすることもできる。育成板や撮像手段を移動させた場合、１つのＣＣＤカメラが一度で撮像する範囲を狭くでき解像度が相対的に改善する。そのため、高解像度カメラでの撮像やラインセンサを移動させての撮像などを用いる必要がなくなり、低価格のＣＣＤカメラの使用が可能となりコストが低減する。
【００５０】
上記の実施形態で使用されている数値は一例であり、これらの数値は照明条件や撮像環境などで相違する。したがって、予備試験などを行い、それに基づいて決定されることが望ましい。また、画像処理の順番も一例であり、その順番は適宜変更できる。また、水棲動物を計数する環境や条件によっては上記の処理の一部を省略することもできる。
【００５１】
上記した構成によれば、水棲動物が育成板の表側や裏側に生息していたり、あるいは、複数の水棲動物が重なっていたり、また、珪藻の状況や藻類の発生状況が一様でない場合でも、珪藻や藻類中に含まれた水棲動物の個体数を正確に計数できる。また、作業者の労働負荷ならびに誤計数が減少する。個体計数処理の自動化も容易で、その結果、安定化な出荷計画が維持される。
【００５２】
【発明の効果】
本発明によれば、育成板で養殖されている水棲動物を容易に計数できる水凄動物計数処理装置が実現される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を説明するための構成図である。
【図２】本発明の実施形態を説明するための図で、藻類を透過した光強度スペクトルの一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態を説明するための図で、藻類が付着した育成板を透過した光の画像を示す図である。
【図４】本発明の実施形態を説明するためのフローの一部を示す図である。
【図５】本発明の実施形態を説明するためのフローの一部を示す図である。
【図６】本発明の実施形態を説明するためのフローの一部を示す図である。
【図７】本発明の実施形態を説明するための図で、育成板を透過した透過光画像のヒストグラムの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に用いられる図形の連結分離を説明する図である。
【図９】本発明の実施形態に用いられる図形の連結分離を説明する模式図である。
【符号の説明】
１１…収納手段
１２…育成板
１３ａ、１３ｂ…ガイド
１４…移動手段
１５…連結棒
１６…投光手段
１７…撮像手段
１７０１〜１７１２…ＣＣＤカメラ
１８…切替器
１９…コントローラ
２０…画像処理装置
２０１…画像処理
２０２…計数部
２０３…記録表示部
【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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