(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象水の画像を顕微鏡カメラで取得し、この画像からモデルベーストマッチング法で画像認識でろ過障害微生物を認識及び計数するろ過障害微生物監視装置において、
前記顕微鏡カメラで取得した画像を二値化する画像二値化手段と、
前記二値化画像から抽出した部分領域画像の面積評価からゴミの塊領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出したゴミの塊領域を除くマスク処理をした二値化画像に対して、エッジ検出と特徴抽出の画像処理を施して画像中の線分成分を抽出し、抽出された線分群とあらかじめ登録しておいたろ過障害微生物の形状モデルとのモデルマッチングを行い、このモデルマッチングにより形状モデルに対応する微生物を認識し、この認識された微生物を計数する微生物認識・計数手段を備えたことを特徴とするろ過障害微生物監視装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、顕微鏡画像に対して設定する輝度を境界として画像二値化を施し、背景の輝度と異なる部分領域を抽出し、前記部分領域の面積が所定値以上の領域をゴミの塊領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載のろ過障害微生物監視装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、顕微鏡画像に対して設定する輝度を境界として画像二値化を施し、背景の輝度と異なる部分領域を抽出し、前記部分領域の面積が所定値以上の領域をゴミの塊領域として抽出し、前記ゴミの塊領域を一定量だけ膨張処理と同一量の収縮処理をしてゴミの塊領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載のろ過障害微生物監視装置。
【請求項４】
前記微生物認識・計数手段は、前記抽出手段がゴミの塊領域でないと抽出した画像領域の画素はそののままにし、ゴミの塊領域であると抽出した画像領域の画素はその輝度を背景と同じ値にしたマスク処理を行い、このマスク処理を全画面の画素に対して行った結果得られる画像データを原画像とし、この原画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分成分を抽出し、モデルマッチングを行って微生物を認識及び計数することを特徴とする請求項１に記載のろ過障害微生物監視装置。
【請求項５】
前記微生物認識・計数手段は、前記顕微鏡カメラで取得した画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し、この線分画像の両端点のいずれか一方または両方が前記抽出手段で抽出したゴミの塊領域に含まれる場合には該線分画像を線分画像の抽出リストから排除するマスク処理をし、残りの線分画像のみを対象としたモデルマッチングを行って微生物を認識及び計数することを特徴とする請求項１に記載のろ過障害微生物監視装置。
【請求項６】
前記微生物認識・計数手段は、前記顕微鏡カメラで取得した画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し、この線分画像を対象としてモデルマッチングを行って微生物を検出し、検出された微生物の重心部分が前記抽出手段で抽出したゴミの塊領域に含まれる場合には該微生物の検出結果リストから排除するマスク処理をし、残りの検出微生物のみを認識・計数することを特徴とする請求項１に記載のろ過障害微生物監視装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、浄水処理プロセスで、浄水場の原水中に存在し、ろ過障害を引き起こす微生物を顕微鏡カメラを利用して観察し、その増減を監視するろ過障害微生物監視装置に関するもので、特に、画像処理の過程で発生する検出誤差を排除する方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
この種のろ過障害微生物監視装置として、画像処理技術を応用して顕微鏡カメラの画像中から特定の微生物を検出することによって浄水場で問題となるろ過障害の監視をする「ろ過障害微生物監視装置」を本願出願人は既に提案している（特願平８−１８０２５０号）。
【０００３】
この装置は、図７に示すように、浄水場の流入水もしくは着水井の原水を装置の水槽１に導入し、これを顕微鏡カメラ２で観察し、画像処理装置によって顕微鏡カメラの画像からろ過障害の原因となる特定の微生物を検出して計数し、これを自動的に連続的に行うことによって微生物の増減を監視する。
【０００４】
画像処理は、図８に示すように、微生物を検出するための画像処理にモデルベーストマッチング法、すなわち、微生物の形状をあらかじめ形状モデルとして登録しておき、検出時には顕微鏡画像入力し（Ｓ１）、この画像にエッジ検出（Ｓ２）と特徴抽出の画像処理を施して画像中の線分成分を抽出し（Ｓ３）、抽出された線分群と形状モデルとのマッチングを行い（Ｓ４）、このマッチングにより形状モデルに対応する微生物を認識し（Ｓ５）、認識された微生物を計数する（Ｓ６）。
このモデルベーストマッチング法による物体認識に、対象物体とモデルとの比較に、直線や円弧等の線分のみで行うのでなく、それらの濃淡の変化をも加味して比較する方法を本願出願人は既に提案している（特開平０８−１１５４２６号公報）。
【０００５】
この画像処理方式によれば、特にエッジ情報を利用した画像処理なので、一般的な画像処理で使用する二値化処理や相関マッチングが照明の変動や画像の背最の変化の影響を受けやすいのに対して、これら計測条件の変化がある場合も安定な検出ができる点が大きな利点である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前記の「ろ過障害微生物監視装置」における微生物の認識・計数方式によれば、特にエッジ情報を利用した画像処理になるため、一般的な画像処理で使用する二値化処理や相関マッチングが照明の変動や画像の背最の変化の影響を受けやすいのに対して、これら計測条件の変化がある場合も安定な検出ができる点が大きな利点である。
【０００７】
しかし、監視対象水となる原水中の監視画像、すなわち顕微鏡画像中にゴミなどの異物が含まれる場合に、以下に示す問題点がある。
【０００８】
つまり、原水中にゴミ塊が存在し、その表面にシワや陰などがあって、その形状が珪藻類の形状に似て見える場合には、モデルベーストマッチング法による画像処理によりこの部分を微生物として検出してしまう危険があった。この場合は原水中に本来存在する微生物より多い数の微生物が検出されてしまう。
【０００９】
図９の（ａ）は顕微鏡画像の例で、左下部に大きなゴミ塊が存在し、その表面に凹凸が観察されるため、エッジ検出と線分抽出の画像処理の結果、同図の（ｂ）のようにゴミ塊部分に微生物と形状の似た線分組が抽出される。その結果、同図の（ｂ）を基にしたモデルマッチングの結果、（ｃ）に示すように、本来は２個の微生物が存在する顕微鏡画像中に３個の微生物が検出されている。
【００１０】
本発明の目的は、顕微鏡画像中に含まれるゴミ塊などの異物を微生物として誤認するのを防止できるろ過障害微生物監視装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、顕微鏡カメラ画像からろ過障害対象の微生物でなくゴミの塊と考えられる画像部分を抽出し、この画像部分で原画像に対するマスク処理を行うことによりゴミの塊部分以外の領域で検出される微生物のみをろ過障害微生物として認識及び計数する構成とする。
【００１２】
これにより、画像処理において微生物でなくゴミの塊と間違えられる部分を取り除き、従来方法でゴミの塊部分にシワなどが存在して微生物と間違えやすい場合にも、これを排除して正しい微生物のみの認識及び計数を可能とする。
【００１３】
なお、本発明では、ゴミの表面に付着した微生物も原理的に検出できなくなるが、このような微生物は浄水場のろ過池の直前の沈殿池で他のフロックとともに沈降し、ろ過障害の原因にはならないため、ろ過障害監視には影響しない。
【００１４】
また、マスク処理は、画像のエッジ・線分の検出前の段階で行うこと、モデルマッチング前の段階で行うこと、微生物の認識・計数前の段階で行うことの何れでもよい。
【００１５】
以上までのことから、本発明は、以下の構成を特徴とする。
【００１６】
（第１の発明）
監視対象水の画像を顕微鏡カメラで取得し、この画像からモデルベーストマッチング法で画像認識でろ過障害微生物を認識及び計数するろ過障害微生物監視装置において、
前記顕微鏡カメラで取得した画像を二値化する画像二値化手段と、
前記二値化画像から抽出した部分領域画像の面積評価からゴミの塊領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出したゴミの塊領域を除くマスク処理をした二値化画像に対して、エッジ検出と特徴抽出の画像処理を施して画像中の線分成分を抽出し、抽出された線分群とあらかじめ登録しておいたろ過障害微生物の形状モデルとのモデルマッチングを行い、このモデルマッチングにより形状モデルに対応する微生物を認識し、この認識された微生物を計数する微生物認識・計数手段を備えたことを特徴とする。
【００１７】
（第２の発明）
前記抽出手段は、顕微鏡画像に対して設定する輝度を境界として画像二値化を施し、背景の輝度と異なる部分領域を抽出し、前記部分領域の面積が所定値以上の領域をゴミの塊領域として抽出することを特徴とする。
【００１８】
（第３の発明）
前記抽出手段は、顕微鏡画像に対して設定する輝度を境界として画像二値化を施し、背景の輝度と異なる部分領域を抽出し、前記部分領域の面積が所定値以上の領域をゴミの塊領域として抽出し、前記ゴミの塊領域を一定量だけ膨張処理と同一量の収縮処理をしてゴミの塊領域として抽出することを特徴とする。
【００１９】
（第４の発明）
前記微生物認識・計数手段は、前記抽出手段がゴミの塊領域でないと抽出した画像領域の画素はそののままにし、ゴミの塊領域であると抽出した画像領域の画素はその輝度を背景と同じ値にしたマスク処理を行い、このマスク処理を全画面の画素に対して行った結果得られる画像データを原画像とし、この原画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分成分を抽出し、モデルマッチングを行って微生物を認識及び計数することを特徴とする。
【００２０】
（第５の発明）
前記微生物認識・計数手段は、前記顕微鏡カメラで取得した画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し、この線分画像の両端点のいずれか一方または両方が前記抽出手段で抽出したゴミの塊領域に含まれる場合には該線分画像を線分画像の抽出リストから排除するマスク処理をし、残りの線分画像のみを対象としたモデルマッチングを行って微生物を認識及び計数することを特徴とする。
【００２１】
（第６の発明）
前記微生物認識・計数手段は、前記顕微鏡カメラで取得した画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し、この線分画像を対象としてモデルマッチングを行って微生物を検出し、検出された微生物の重心部分が前記抽出手段で抽出したゴミの塊領域に含まれる場合には該微生物の検出結果リストから排除するマスク処理をし、残りの検出微生物のみを認識・計数することを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の実施形態を示すろ過障害微生物認識手順である。同図が図８に追加した処理は、処理Ｓ１１〜Ｓ１４にある。
【００２３】
処理Ｓ１１〜Ｓ１４は、顕微鏡カメラ画像からゴミの塊と考えられる部分を抽出し、この部分をゴミの塊領域として画像に対してマスク処理を行う。
【００２４】
前記のように、微生物認識に影響を及ぼすゴミ塊は、顕微鏡カメラ画像では比較的大きな不定形の明るい（背景の輝度と異なる白色）領域として観察できる（例えば図２）。画像中のこのような領域はある輝度を境界として画像二値化を施すと、白い領域として分離が可能である。
【００２５】
そこで、顕微鏡画像を入力し（Ｓ１）、ある輝度を境界として画像二値化を施し（Ｓ１１）、背景の輝度と異なる白色の部分領域を抽出し、これらの各領域の面積を計数し、ある大きさ以上の面積の領域を選択するという面積の評価を行い（Ｓ１２）、これにより顕微鏡カメラ画像中のゴミの塊領域を決定する（Ｓ１３）。そして、このゴミの塊領域を顕微鏡画像に対するマスク画像とし、このマスク画像で顕微鏡画像に対してマスク処理を行う（Ｓ１４）。
【００２６】
これら処理により、顕微鏡画像からゴミの塊領域がマスクされ、この残りの画像領域について、従来と同様に、エッジ検出・線分抽出（Ｓ２，Ｓ３）とモデルマッチング処理（Ｓ４）及び微生物認識・計数処理（Ｓ５，Ｓ６）を行う。
【００２７】
したがって、本実施形態では、ゴミの塊部分に検出された微生物を画像上から排除し、ゴミ塊部分のノイズの影響を受けることなく、微生物の認識と計数を正確にすることができる。
【００２８】
（第２の実施形態）
上記の実施形態におけるゴミの塊領域の抽出処理では、図３に示すように、微生物と形状の似た孔や陰がゴミ塊領域に存在する場合にこれを排除できない危険性が残る。
【００２９】
本実施形態では、ゴミ塊領域に孔や陰が存在する場合にも孔部分を埋める処理を追加することにより、ゴミ塊領域を正確に抽出できるようにしたものである。
【００３０】
図４は、本実施形態の認識手順を示し、図１と異なる部分は、膨張収縮処理Ｓ１５を追加した点にある。
【００３１】
図４において、顕微鏡画像を入力し（Ｓ１）、ある輝度を境界として画像二値化を施し（Ｓ１１）、背景の輝度と異なる白色の部分領域を抽出し、これらの各領域の面積を計数し、ある大きさ以上の面積の領域を選択するという面積の評価を行い（Ｓ１２）、さらにこの領域を一定量だけ膨張処理を行った後に同一量の収縮処理を行い（Ｓ１５）、顕微鏡カメラ画像中のゴミ塊領域を決定する（Ｓ１３）。そして、このゴミの塊領域を顕微鏡画像に対するマスク画像とし、このマスク画像で顕微鏡画像に対してマスク処理を行う（Ｓ１４）。
【００３２】
なお、ろ過障害の原因となる微生物である珪藻類は、針状のため、膨張収縮の量は珪藻類の幅に相当する値でよい。
【００３３】
以上の膨張収縮処理を追加することにより、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊に検出すべき微生物と形状の似た孔や陰がある場合にも、この部分の画素の膨張と収縮によって孔や陰部分の輪郭が周辺画素に吸収され、ゴミの塊領域として抽出することができる。
【００３４】
（マスク処理の実施形態）
前記までの各実施形態におけるマスク処理を以下に詳細に説明する。
【００３５】
（Ａ）ゴミ塊領域を使ったマスク処理（その１）
ゴミの塊領域でないと抽出した画像領域の画素はその輝度のままにし、ゴミの塊領域であると抽出した画像領域の画素はその輝度をゼロにしたマスク処理を行い、このマスク処理を全画面の画素に対して行った結果得られる画像データを微生物の認識・計数を行うための原画像とする。
【００３６】
すなわち、ゴミの塊領域の抽出の結果を基に顕微鏡カメラ画像（例えば５１２×４８０画素）のひとつひとつの画素がゴミ塊部に対応するかしないかの評価を行い、ゴミ塊部の一部でない場合には顕微意カメラ画像の輝度をそのままにし、ゴミ塊部の一部である場合にはゼロ（黒：背景と同じ値）を出力するマスク処理を行う。
【００３７】
この処理を全画面の画素に対して行った結果得られる画像データを原画像とし、図１又は図４に示すように、以後従来通りの手順でエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分成分を抽出し、モデルマッチングを行って微生物を認識、計数する。
【００３８】
このマスク処理によれば、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊部分には輝度の変化点が存在しないので、この部分に元々は存在した微生物形状のシワや陰を排除して正しい微生物のみの認識・計数ができる。
【００３９】
（Ｂ）ゴミ塊領域を使ったマスク処理（その２）
図５に示すように、原画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し（Ｓ２，Ｓ３）、この線分画像の両端点のいずれか一方または両方がゴミの塊領域に含まれる場合には該線分画像を線分画像の抽出リストから排除するマスク処理をし（Ｓ１４Ａ）、この後に残りの線分画像のみを対象としたモデルマッチングを行い（Ｓ４）、微生物を認識及び計数する（Ｓ５，Ｓ６）。
【００４０】
前記の（Ａ）のマスク処理によると、ゴミ塊領域の境界部では輝度の段差が生ずる場合があり、この時にはその後のエッジ検出と線分抽出の処理の結果、この境界部に線分が抽出される場合があり、この部分に微生物が検出される危険性を排除できない。
【００４１】
そこで、ゴミ塊領域の抽出の結果を基に顕微鏡カメラ画像（例えば５１２×４８０画素）のひとつひとつの画素がゴミ塊部に対応するかしないかの評価を行い、マスク画像を生成する。
【００４２】
例えば、ゴミ塊部の一部でない画素を２５５（白）、ゴミ塊部の一部である画素をゼロ（黒）とする。これと並行して、従来通りの手順で原画像のエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分成分を抽出し、その結果抽出される線分のひとつひとつに対してその２つの端点のいずれか一方または両方がマスク画像のゴミ塊部に含まれるか否かを評価し、その２つの端点のいずれか一方または両方がマスク画像のゴミ塊部に含まれる場合にはその線分を線分抽出のリストから排除し、この結果最終的に残った線分のみを対象としてモデルマッチングを行い、微生物を認識及び計数する。
【００４３】
このマスク処理によれば、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊部分に抽出された線分はモデルマッチングの対象から除外するので、この部分に元々は存在した微生物形状のシワや陰を排除して正しい微生物のみの認識・計数ができる。
【００４４】
（Ｃ）ゴミ塊領域を使ったマスク処理（その３）
図６に示すように、原画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し（Ｓ２，Ｓ３）、この線分画像を対象としてモデルマッチングを行って微生物を検出し（Ｓ４）、検出された微生物の重心部分がゴミの塊領域に含まれる場合には該微生物の検出結果リストから排除するマスク処理をし（Ｓ１４Ｂ）、この後に微生物を認識及び計数する（Ｓ５，Ｓ６）。
【００４５】
つまり、ゴミ塊部の抽出の結果をもとに顕微鏡カメラ画像（例えば５１２×４８０画素）のひとつひとつの画素がゴミ塊部に対応するかしないかの評価を行い、マスク画像を生成する。
【００４６】
例えば、ゴミ塊部の一部でない画素を２５５（白）、ゴミ塊部の一部である画素をゼロ（黒：背景の輝度）とする。これと並行して、従来通りの手順で原画像のエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分成分を抽出し、モデルマッチングを行って微生物を検出し、その検出される微生物のひとつひとつに対してその重心がマスク画像のゴミ塊部に含まれるか否かを評価し、その重心がマスク画像のゴミ塊部に含まれる場合にはその微生物を検出結果リストから排除し、この結果最終的に残った微生物のみを認識及び計数する。
【００４７】
このマスク処理によれば、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊部分に検出された微生物を除外するので、この部分に元々は存在した微生物形状のシワや陰を排除して正しい微生物のみの検出が可能である。
【００４８】
なお、このマスク処理では検出した微生物の位置の評価を、検出した微生物の重心の位置で行ったが、これは、モデルマッチングにおいて微生物の検出結果が重心位置で出力されることを利用したものであり、これを拡張して、検出した微生物の一部もしくは全部の領域や、検出した微生物の外接四角形と、ゴミ塊部との干渉状態で評価するなどの方法としても同等の作用・効果が得られる。
【００４９】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明によれば、顕微鏡カメラ画像からろ過障害対象の微生物でなくゴミの塊と考えられる画像部分を抽出し、この画像部分で原画像に対するマスク処理を行い、ゴミの塊部分以外の領域で検出される微生物のみをろ過障害微生物として認識及び計数するようにしたため、ゴミ塊などの異物を微生物として誤認するのを防止できる。
【００５０】
また、顕微鏡画像にある輝度を境界として画像二値化を施し、ある大きさ以上の面積の領域を選択することで顕微鏡カメラ画像からゴミの塊と考えられる部分を抽出することにより、顕微鏡カメラ画像からろ過障害微生物でなくゴミの塊と考えられる部分を容易に抽出することができる。
【００５１】
また、ゴミ塊として検出した領域の一定量の膨張処理を行い、同一量の収縮処理をすることにより、微生物と形状の似た孔や陰がゴミ塊の表面に存在する場合にもこれを排除することができる。
【００５２】
また、マスク処理として、ゴミの塊領域であると抽出した画像領域の画素はその輝度を背景と同じ値にしたマスク処理を行い、その後にエッジ検出と特徴抽出、モデルマッチングを行って微生物を認識及び計数することにより、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊部分には輝度の変化点が存在しないので、この部分に元々は存在した微生物形状のシワや陰を排除して正しい微生物のみの検出ができる。
【００５３】
また、マスク処理として、原画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し、この線分画像の両端点のいずれか一方または両方がゴミの塊領域に含まれる場合には該線分画像を線分画像の抽出リストから排除するマスク処理をし、その後に残りの線分画像のみを対象としたモデルマッチングを行って微生物を認識及び計数することにより、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊部分に抽出された線分はモデルマッチングの対象から除外するので、この部分に元々は存在した微生物形状のシワや陰を排除して正しい微生物のみの検出ができる。
【００５４】
また、マスク処理として、原画像からエッジ検出と特徴抽出処理を施して線分画像を抽出し、この線分画像を対象としてモデルマッチングを行って微生物を検出し、検出された微生物の重心部分がゴミの塊領域に含まれる場合には該微生物の検出結果リストから排除するマスク処理をし、残りの検出微生物のみを認識・計数することにより、顕微鏡画像中に観察できるゴミ塊部分に検出された微生物を除外するので、この部分に元々は存在した微生物形状のシワや陰を排除して正しい微生物のみの検出ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を示すろ過障害微生物認識手順。
【図２】ゴミ領域のある原画像例。
【図３】ゴミ領域に孔のある原画像例。
【図４】本発明の他の実施形態を示すろ過障害微生物認識手順。
【図５】本発明におけるマスク処理手順（その１）。
【図６】本発明におけるマスク処理手順（その２）。
【図７】ろ過障害微生物監視装置の概略図。
【図８】従来のろ過障害微生物認識手順。
【図９】ろ過障害微生物監視装置の顕微鏡画像の例。
【符号の説明】
１…水槽
２…顕微鏡カメラ
３…画像処理装置
【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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【図８】
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【図９】
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