JPS62239278A - 凝集物の画像認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、浄水場、下水処理場、及びその他の産業排水
処理における凝集物（フロック）、並びに免疫反応に用
いる凝集反応における凝集物やその他粒子状物体を画像
処理して認識する凝集物の画像認識装置に関する。

〔従来の技術〕

浄水場おいては取水した原水に凝集剤を添加して懸濁物
質を凝集させ凝集物（以下フロックという）を形成し、
このフロックを沈降除去している。

具体的には急速混和池において′ｍ集剤を注入した後に
フロック形成池に導き、緩やかに攪拌しながらフロック
を形成する。フロック形成池から流出した原水は沈殿池
に導かれ、フロックを沈降させて懸濁物質を除去する。

沈殿池で沈降しなかった微粒子は濾過池で除去される。

このようにして水処理を行う際に、フロック形成池でマ
イクロフロックが凝集しないとフロックが形成されない
ので濾過池の目詰まりを早めることになる。そのため、
フロックが形成されたか否かを監視することは必要不可
欠のことである。

従来、フロックの形成状況監視は１日数回の目視観察に
よって行っている。このため、連続的かつ定量的な監視
が不可能となり、フロックが形成されないという異常事
態の発見が遅れたり、対策が後手になることは免れない
。このようなことを解決するために、例えば特開昭５４
−１４３２９６号公報に記載されているよう、画像処理
によってフロックの形状や大きさを監視する方法が提案
されている。

具体的には、工業用カメラなどによって撮影したフロッ
ク画像から、所定の明るさく閾値）よりも明るい部分（
画素）を１１１７ルベルとしてこれをフロックであると
認識し、逆に所定値よりも暗い部分（画素）を“０″ル
ベルとしてフロック以外と認識する。このように、フロ
ック画像を２値化して画像処理を行い、フロック形成状
況を監視する。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来技術はフロック画像の明るさが閾値よりも明るい部
分をフロックとみなし、逆に、閾値よりも暗い部分を背
景とみなして２値化している。この場合、明るいフロッ
クは閾値を高く設定しても２値化することができるが、
暗いフロックは閾値以下となり、背景とみなされること
になる。逆に、閾値を低く設定すると暗いフロックも２
値化できるが、背景に存在するノイズをフロックとして
２値化することになる。また、閾値を低く設定した場合
には明るいフロックの周囲の背景部分もフロックの一部
とみなされてしまうためにフロックが実物以上に大きく
２値化されてしまったり、近くにある別々のフロックが
一つのフロックとして２値化されてしまうこともある。

このように、従来技術ではフロックを精度よく２値化出
来ないという問題点を有する。

本発明の目的はフロックと背景とを明確に区別して認識
でき、フロックを精度良く検出できる凝集物の画像認識
装置を提供する。

〔問題点を解決するための手段〕

撮影したフロック画像のフロック部分の輝度勾配を輝度
勾配強調手段で強調した後に閾値と比較して２値化する
。これによりフロックと背景の境界を明確化できる。こ
れは本発明者がフロックの輝度レベルが異なることを実
験の結果見い出したことに基因している。

〔作用〕

背景は明るさの変化が極めて小さいので、背景部分の明
るさを゛′Ｏ″レベル近くにすると共に、明るさの変化
があるところではこの部分の輝度勾配を強調して明暗の
境界を明確化できる。これにより、小さくて暗いフロッ
クの明るさをより明るくして認識し易くすると共に、大
きなフロックと背景との境界を明確にすることができる
。

〔実施例〕

第１図に本発明の一実施例を示す。

第１図は本発明を浄水場に適用した場合の例を示す。

第１図において、急速混和池１０には原水が流入すると
共に、凝集剤タンク１１の中に貯留された液体状の高分
子凝集剤（ポリ塩化アルミニウム）または硫酸アルミニ
ウムなどの無機凝集剤が凝集剤注入ポンプ１２によって
注入される６なお、フロック形成を促進するために水酸
化カルシウムまたは炭酸ナトリウムなどのアルカリ剤も
注入される。急速混和池１０内の原水は攪拌翼１４によ
って攪拌される。攪拌翼１４は攪拌機１３により駆動さ
れる。凝集剤が注入されて攪拌された水は凝集槽（以下
゛フロック形成池″という）１５に導かれる。フロック
形成池１５は壁面に複数の穴を有する整流壁１６Ａ及び
１６Ｂで仕切られ３つの池１５Ａ、１５Ｂ及び１５Ｇを
形成している。フロック形成池１５の各港には各々に攪
拌パドル１７Δ、１７Ｂ及び１７Ｃが設置されている。

攪拌パドル１７Ａ、１７Ｂ、１７Ｇは１ないし１０ｒｐ
ｍ　（パドル周辺速度＝０．１５〜０．８ｍ／ｓ）前後
で緩やかに回転する。

フロック形成池１５の最下流側の池１５Ｃには水中カメ
ラなどの凝集物撮像手段１８が設置される。凝集物撮像
手段１８で撮影した凝集物の濃淡画像信号（アナログ信
号）は画像認識手段３ｏに入力される。画像認識手段３
０は濃淡画像記憶手段４０、輝度強調手段６０並びに２
値化手段７０で構成される。凝集物撮像手段１８の詳細
については後述する。濃淡画像記憶手段はタイマ３５か
ら所定時間単位で記憶指令を与えられる。２値化手段７
０で２値化された画像信号は粒径分布演算手段８０に入
力される。粒径分布演算手段８０は２値化画像信号に基
づきフロックの粒径分布を計算し、計算結果を体積濃度
分布メモリ９２に格納する。認識終了判定手段９０はフ
ロック画像の認識画面数が所定数終了したか否かを判定
する。認識終了判定手段９０は認識画面数が所定数以下
のとき濃淡画像記憶手段４０に凝集物撮像手段１８で撮
影している濃淡画像を記憶するように指令する。認識終
了判定手段９０が所定画面数（例えば１０画面）の画像
認識を終了したと判定すると体積濃度分布メモリ９２に
記憶されている体積濃度分布を凝集状態判定回路９４に
入力する。凝集状態判定回路９４は体積濃度分布からフ
ロックの体数平均径を求め注入制御装置１ｏＯに加える
。注入制御装置１００は対数ｑｌｌ径径基づき凝集剤注
入域を求め注入ポンプ１２を制御する。

第２図に画像認識手段の一例構成を示す。

第２図において、濃淡画像記憶手段４０はＡ／Ｄ変換回
路４１と濃淡原画像メモリ４２で構成される。Ａ／Ｄ変
換回路４１は凝集物撮像手段１８で得られたアナログの
濃淡画像情報をデジタル値に変換して濃淡原画像メモリ
４２に加える。濃淡原画像メモリ４２はタイマ３５と認
識終了判定手段９０から記憶指令を与えられたときに原
画像信号を記憶する。′ａ淡淡側画像メモリ４２格納さ
れた凝集物の濃淡画像情報を空間フィルタリング回路６
１に入力する。輝度強調手段６０は空間フィルタリング
回路６１及びフィルタリング濃淡画像メモリ６２で構成
される。空間フィルタリング回路６１は濃淡原画像メモ
リ４２の画像信号を受けて空間フィルタリングの演算を
実行して結果をフィルタリング濃淡画像メモリ６２に格
納する。格納されたフィルタリング、濃淡画像は２値化
回路７１に入力される。２値化手段７ｏは２値化回路７
１及び２値化メモリ７２で構成される。２値化回路７１
は、フィルタリング濃淡画像メモリ６２からフィルタリ
ング濃淡画像を受けてこれを２値化し、２値化結果を２
値化メモリ７２に格納する。

第３図に粒径分布計算手段８０の一例構成を示す。

第３図において、粒径分布演算手段８０の構成を第３図
に示す。

ラベリング回路８１は２値化メモリ７２の画像信号Ｂを
受けて、フロックの各々に番号を付ける。

面積演算回路８２は各々のフロックについてナンバー毎
にその面積を計算し、計算結果を面積メモリ８２Ｍに格
納する。直径計算回路８４はフロックの面積から直径を
計算し、計算結果を直径メモリ８４Ｍに格納する。体積
計算回路８６はフロックの体積を計算し、計算結果を対
積メモリ８６Ｍに格納する。粒径分布計算回路８８は体
積メモリ８６Ｍからフロック直径を取込みフロックの粒
径分布を計算し、粒径分布メモリ８８Ｍに格納する。

体積、１度分布計算回路８９は粒径分布メモリ８８Ｍの
メモリ値から体積濃度分布を計算し、計算が終了すると
終了信号を認識終了判定手段９０に与えると共に計算で
求めた体積濃度分布を体積濃度分布メモリ９２に加え入
力する。

第４図は注入制御装置１００の一例構成を示すもので、
比較回路１０１、目標値設定器１０２　、ｔ？よび注入
制御回路１０３とで構成される。

次に、動作を説明する。

急速混和池１０には河川や湖沼（図示せず）から導かれ
た原水が沈砂池（図示せず）で砂や粗大粒子が沈殿除去
された後に流入する。急速混和池１０に流入する原水に
は１ないし１０μｍ前後の微粒子が２ないし２００■／
Ｑの濃度で含んでいる。急速混和池１０には凝集剤タン
ク１１の中に貯留された高分子凝集剤（ポリ塩化アルミ
ニウム）や硫酸アルミニウムなどの無機凝集剤が注入ポ
ンプ１２で供給される。急速混和池１０内は攪拌翼１４
により攪拌される。この攪拌によって凝集剤が原水中に
拡散する。懸濁微粒子は粒子表面が負に帯電している負
コロイドであり、正の電荷を持つ凝集剤が無数の懸濁微
粒子を相互に結合（凝集）させる。急速混和池１０の滞
留時間は工ないし５分であり、この間に懸濁微粒子が凝
集して、粒径１０ないし１００μｍのマイクロフロック
（フロックの核）が形成される６マイクロフロツクを含
む混合液は凝集槽１５に導かれる。フロック形成池１５
では３つの形成池１５Ａ、１５Ｂ及び１５Ｇを順次流下
する。整流壁１６Ａ及び１６Ｂは混合液がフロック形成
池１５内で充分混合されずに水面近くを短絡して出口か
ら流出するのを防止する。形成池１５Ａ、１５Ｂ及び１
５Ｃの滞留時間は各々が５ないし１５分（３池で計１５
分ないし４５分）である。各々の池内は攪拌パドル１７
Ａ、１７Ｂ及び１７Ｃにより緩やかに攪拌される。凝集
剤は急速混和池１０において充分に供給され、マイクロ
フロック表面には凝集剤が付着している。このため、フ
ロック形成池１５内のマイクロフロックは攪拌により衝
突また接触して凝集する。フロック形成池１５内におい
て１５ないし４．５分滞留して攪拌されるうちに、フロ
ックの粒径は１００ないし５０００μｍのフロックに成
長する。形成池１５Ｃ内におけるフロックの状態を凝集
物撮像手段１８で撮影する。凝集物撮像手段１８０から
得られる凝集物の濃淡画像信号は画像認識手段３０のＤ
／Ａ変換器４１に入力される。

Ｄ／Ａ変換器４１は常時濃淡画像信号をディジタル化ｔ
ｉ″；′ｉに変換して濃淡原画像メモリ４２へ入力する
。Ｄ／Ａ変換器４１が７ビツトのディジタル信号に変換
するものであれば、各画素の輝度は１２８レベルにディ
ジタル化される。以後、本実施例では画面が横方向と縦
方向とも８ビツトの２５６画素の画面を例に挙げ説明す
る。濃淡画像メモリ４２は２５６Ｘ２５８の画素に対応
した第５図に示す如き格納エリアを有する。第５図の水
平方向の配列をｉ行、垂直方向の配列をｊ列とすると、
濃淡画像メモリ４２におけるｉ行ｊ列の各格納エリアに
は画面の明るさく１１１度）の値ｇｏ（ｉ、ｊ）：ｉ＝
１〜２５６．ｊ＝１〜２５６が記憶される。

なお、各画素の輝度ｇｏ（ｉ、ｊ）は１２８段階にディ
ジタル化する。濃淡原画像メモリ４２に格納された濃淡
画像情報は空間フィルタリング回路６１に取込まれる。

空間フィルタリング回路６１は濃淡原画像メモリ４２の
画像信号を入力してフロックと背景の間の輝度勾配を強
調する。空間フィルタリング回路６１の計算結果は濃淡
画像メモリ６２に記憶される。濃淡画像メモリ６２は２
５６Ｘ２５６の画素に対応したメモリ格納エリアを有す
る。

空間フィルタリング回路６１の動作を詳細に説明する。

空間フィルタリング法の対象となる局所画像領域を水平
方向がｎ画素、列置方向がｎ画素のｎＸｎの領域とする
。ｎ　＝　３であれば、水平方向３画素、垂直方向３画
素の局所画像領域となる。第６図に３×３の局所画像領
域を示す。一方、空間フィルタリングの荷重係数行列は
、同様にＸ方向がｎ画素、Ｙ方向がｎ画素のｎＸｎの領
域で定義される。ｎ＝３ならば、３×３の行列となる。

この空間フィルタリングの荷重積和行列（荷重係数行列
）をＦとする。第７図は３Ｘ３の荷重積和行列Ｆを表す
。空間フィルタリングの計算は（１）式に示すように、
濃淡画像の各画素の輝度ｇｏ（１＋、ｊ）と空間フィル
タリングの荷重積和行列ｆ（ｉ。

ｊ）とを各々乗算し、さらに乗算結果を全て加算して計
算される。

空間フィルタリングの計算結果ｇ傘ｃ２．２）は第８図
に示すように、中央の画素に対応するメモリ６２のエリ
アに格納される。

ｇ”（２＋　２）＝　（ｇｏ（１，１）ｘｆ（１，１）
＋ｇｏ（１，２）ｘｆ（１，２） ＋ｇｏ（１，３）Ｘｆ（１，３） ＋ｇｏ（２，１）Ｘｆ（２，１） ＋　ｇｏ（２＃　２）ｘ　ｆ　（２，２）＋ｇｏ（２，
３）Ｘｆ（２，３） ＋ｇｏ（３，１）Ｘｆ（３，ｌ） ＋ｇｏ（３，２）Ｘｆ（３，２） ＋　ｇｏ（３、３）Ｘ　ｆ　（３、３））／　Ｓ・・・
・・（１） ここで、Ｓはスケーリングの係数であり、計算結果が１
２８以上にならないように１２７以内になるように選定
する。

（１）式をまとめると次式のように表わすことができる
。

ｋ＝−１Ωニー１ Ｘｆ（２＋に、２＋Ｑ））／Ｓ ・・・・・・（２） ここで、ｋとＱは配列の要素を変化させるための記号で
ある。

画素ｇ傘（２，２）の計算が終了したら、第８図に示す
ように次に１画素だけ隣りの画素ｇ　”　（２＊３）の
値を計算する。このときには、第９図に示すようにｇｏ
（２，３）が中央になるような３×３の局所画像領域が
計算対象になり、（１）式と同様にしてｇ”（２＋３）
を計算する。このように、１画素ずつシフトしながら列
方向（水平方向）に順次計算し、１列の計算が終了した
ら続いて２行目についても同様な計算を実行していく。

ｉ行ｊ列目の画素の計算式は次式のようになる。

、°、に傘（ｉｔ　ｊ）＝　〔Ｋｏ（ｉ−１，、ｊ−１
）Ｘｆ（１，ｌ）＋ｇｏ（ｉ−１，ｊ）Ｘｆ（１，２） ＋ｐｃｏ（ｉ−１，ｊ＋１）Ｘｆ（１，３）十ｇｏ（ｉ
、　ｊ−１）Ｘｆ（２，１）＋ｇｏ（ｉ、ｊ）Ｘｆ（２
，２） ＋ｇｏ（ｉ、ｊ＋１）Ｘｆ（２，３） ＋ｇｏ（ｉｔｌ、ｊ−１）Ｘｆ（３，１）＋ｇｏ（ｉｔ
１．．１）Ｘｆ（３，２）＋ｇｏ（ｉｔ１．ｊ＋１）ｘ
ｆ（３，３））／Ｓ・・・・・・（３） Ｘｆ（２＋に、２＋Ｑ））／Ｓ ・・・・・・（４） ｉ＝２〜２５５．　ｊ＝２〜２５５まで計算して２２５
行２２５列の画素の輝度ｇ＄（２５５、２５５）までの
計算を総て終ると１画面の演算が終了する。

なお、空間フィルタリングの計算は、１行目と２５６行
目の総ての画素と１列目と２５６列目の総ての画素につ
いては実行しない。

以上のようにして空間フィルタリング回路６１は（１）
式及び（３）式の計算を実行し、計算結果の輝度がフィ
ルタリング濃淡画像メモリ６２に格納する。

ここで、空間フィルタリングを行う際に重要な童である 生食１℃２−１１そのための荷重係数ｆ　（ｉｔ　ｊ）
について説明する。荷重係数ｆ　（ｌｙ　Ｊ）は要素に
持つ空間フィルタリングの荷重積和行列Ｆにおいて、ｎ
＝３のときの荷重積和行列Ｆの一例を第１０図に示す。

この例の作用を説明するために、濃淡画像の輝度ｇｏ（
ｔｅ　ｊ）が第１１図に示すような画像である場合を説
明する。第１１図における四角形の升目は画素を表し、
中の数値は画素の輝度を表す。第１１図は、輝度１の背
景に輝度３で、大きさが画素１個のフロックを表す。こ
の場合の背景とフロックの輝度差は２レベルである。

第１１図の画像に第１０図に示す荷重積和行列Ｆを用い
て（３）式の計算を実行すると第１２図のようになる。

なお、計算ではＳ＝１とし、また、第１２図においてＵ
で示す一番外側の画素の輝度の値は計算出来ないのでＵ
の値は０とする。

第１２図から明らかなようにフロックの輝度が１６に増
加することから、フロックの明るさが強調されるが、一
方で周囲の画素の輝度は０または−４である。したがっ
て、背景とフロックの輝度差は１６以上である。このよ
うに、フロックの明るさが背景に比較してさらに明るく
なったことがわかる。

以上のようにして、空間フィルタリング回路６１０の計
算が実行され、計算結果の輝度がフィルタリング濃淡画
像メモリ６２に機納される。

以上のようにして空間フィルタリング法によって輝度勾
配を強調された濃淡画像信号は２値化回路７１に入力さ
れる。２値化回路７１はフィルタリング濃淡画像メモリ
６２に格納されたフィルタリング濃淡画像ｇ”（ｉｔ　
ｊ）を受けてこの画像を２値化する。すなわち、２値化
の閾値をり、とすると、Ｌ、以下ならこの画素は、１”
レベルとし、逆に、５７以上ならこの画素は、“０″レ
ベルとする。この１１０　Ｉ＋レベル又は“１″レベル
の値をとる２値化された信号をｂ　（１＋　Ｊ）とする
。

２値化回路７１０では、次式の演算を実行する。

ｇ傘（ｉ、ｊ）≧Ｌｔ　ならば、ｂ　ｉ　ｊ　＝　１・
・・・・・（５）ｇ傘（ｘ、ｊ）＜Ｌｔならば、ｂｉｊ
＝Ｑ・・・・・・（６）この結果、空間フィルタリング
された結果の濃淡輝度ｇｏ（ｉ、ｊ）が閾値Ｌｔより高
い輝度の画素がフロックに相当する画素と認識され“１
”レベルとなり、逆に閾値し、より低い輝度の部分がフ
ロック以外の画素と認識され“０”レベルとなる。結局
−ＩＩ　Ｉ　１１レベルで表される画素の集合がフロッ
クとして認識される。第１３図に第１２図を閾値Ｌｔ＝
２に設定して２値化した結果を示す。

２値化の結果ｂ　（１＋　ｊ）で構成される画像全体を
Ｂとすると、この画像Ｂが２値化メモリ７２に格納され
る。画像Ｂは、第１図に示すように粒径分布計算手段８
０に入力されて、ここでフロック粒径分布が計算される
。

さて、粒径分布演算手段８０は次のようにして粒径分布
を求める。

まず、ラベリング回路８１は第１４図に示すように画像
Ｂに存在するフロックの各々に１，２゜３、・・・・・
・ｍと番号を付ける。ここで、ｍはフロック総数である
。面積計算回路８２はラベリングした番号毎にフロック
の面積を次式で計算する。

Ａ＝ｋｌ−ＡＰ　　　　　　　　　　　　・・・・・・
（７）ここで、Ａはフロックの投影面積〔Ｔｍ２〕、Ａ
Ｐは各々のフロックの画素数〔ｐｉｘａｌ）　、　ｋ＊
は変換定数（ｒｅ”／　ｐｉｘｅｌ）である。ｐｉｘａ
ｌとは画素を表す単位である。ラベリング回路８１によ
って番号付けされた各々のフロックについて（７）式の
計算が実行されて結果が面積メモリ８２Ｍに格納される
。直径計算回路８４は各々のフロックの面積と同じ面積
になる円を仮定してその直径ｄを次式で計算する。

ｄ＝Ｊ［］　　　　　　　　　・・・・・・（８）各々
の面積についてこの直径を計算して結果を直径メモリ８
４Ｍに格納する。体積計算回路８６は直径メモリ８４Ｍ
から各フロックの直径を入力して各々のフロックの対ａ
Ｖを次式で計算する。

ｖ＝ｘｄ８／６　　　　　　　　　　　　　　・・・・
・・（９）粒径に対する体積の計算結果は体積メモリ８
６Ｍに格納される。粒径分布計算回路８８は体積メモリ
８６Ｍから各フロックの体積Ｖを取込み各々のフロック
の粒径がどの分級に凪するかを判定しながら、各々のフ
ロックの体積を粒径分布メモリ８８Ｍの該当記憶エリア
に加算する。粒径の分級幅を０．１ｍとすると、分級は
例えば下記の５１分割にする。粒径分布メモリ８８Ｍも
５１個の記憶エリアを有する。

Ｄｔ　　：Ｏ〜０．１ｍ＋ Ｄｚ：０．１〜０．２ｆｆ１１１ Ｄ　ｓ　　：　０　、２〜０　、３　ｔｍＤ　ｓｏ　：
　４　、９〜５　、０　ｍｍＤ６１：５．０１！ｌ１１
− 一例としであるフロックの直径が０．２５ｒｒｎでアル
ド、体精ハ（９）　式カラ０．００８Ｌ８ｎｍ３トナル
。

粒径ＤＩ　の体積をＶｔ　　とすると、粒径分布メモリ
８８Ｍの粒径Ｄ３に相当する記憶エリアに体積０．００
８１８が格納される。このようにして、各々のフロック
の粒径がどの分級に属するかを判定しながら、粒径分布
メモリ８８Ｍの各エリアに次々に加算することによりフ
ロックの粒径分布を求める。

体積濃度分布演算回路８９は粒径分布メモリ８８Ｍの体
積値ｖｉからフロックの体積濃度分布Ｖ、′　（単位容
積において各粒径Ｄ１のフロック体積■１がどのくらい
あるかを示す分布）を次式で計算する。

Ｖｌ’　＝　Ｖｔ／　（Ｎ−Ｖ−）　　　　　　　・・
＝・（１０）ここで、Ｎは認識回数（処理画面数）、Ｖ
、は１画面で撮像した容積である。

得られた体積濃度分布（縦軸二粒径ＤＩ　＋横軸：体積
濃度■１′）の例を第１５図に示す。第１５図の曲線ａ
は第１５図の体積濃度分布のヒストグラムから求めた対
数正規分布の理論曲線である。

認識終了判定手段９０はこのようにして粒径分布演算手
段８０が一画面毎に体積濃度分布の演算を終了する毎に
Ｎ画面数についてフロックの画像認識を終了したかを判
定する。認識回数がＮ回未満であれば、その時点で凝集
物撮像手段１８が撮像している画像を濃淡画像記憶手段
４０に記憶させ上述したフロックの画像処理を繰り返す
。認識回数がＮ回になれば、（１０）式で計算した体積
濃度分布の値を体積濃度分布メモリ９２に格納する。

なお、上述の説明では体積濃度分布を認識画面毎に計算
する例を説明したが、所定の認識回数を終了した後で（
１０）式の計算を実行するようにしてもよい。

凝集状態判定回路９４は１体積濃度分布メモリ９２の値
からフロック粒径分布の対数平均径Ｉ）ａを次式で計算
する。

ｉ＝Ｌ　　　　　　　　Ｃ１ 凝集状態判定回路９４で求めた対数平均径り。

は注入制御装置１００に入力される。凝集状態判定回路
９４から出力された対数平均径Ｄａは比較回路１０１に
入力される。比較回路１０１は目標値設定器１０２から
与えられる対数平均径の目標値Ｄｅｃと演算値Ｄａの偏
差ΔＤａ　を次式で求める。

ΔＤ、＝Ｄ・直−Ｄ、　　　　　　　　　・・・・・・
（１２）注入制御回路１０３は偏差ΔＤｔに基づき注入
ポンプ１２を操作して凝集剤注入量を制御する。

具体的には偏差ΔＤａが負であれば凝集剤注入量を増加
させ、逆に、偏差ΔＤｔが正であれば凝集剤注入量を減
少させる。対数平均径Ｄ１と凝集剤注入ＭＰの関係は第
１６図に示すような特性になるが、凝集剤注入量には最
大注入量Ｐｍａｘと最小注入ｉｐ、ｔｎとを設定して異
常注入を防止する。

以上のようにして凝集剤注入を制御するのであるが、フ
ロック画像を２値化する際に輝度強調手段６０によりフ
ロックの輝度を強調して認識しているのでフロックを精
度良く画像認識できる。この結果、凝集剤の注入量など
を制御することにより、フロック形成を常に安定して行
える。

また、本実施例では、頁間フィルタリング回路６１にお
いて荷重積和行列を用いてフロック画像の輝度勾配を強
調して、その後に２値化するので。

フロックと背景とを明確に区別してフロックを認識する
ことができる。このことを第１７図を用いて以下に具体
的に説明する。

第１７図（ａ）は、濃淡画像の輝度ｇｏ（ｉ、ｊ）にお
いて直径が３画素以上になる大きなフロックの１次元方
向の輝度分布を表す。このような明るいフロック画像を
空間フィルタリングするとフィルタリング後の輝度ｇｏ
（ｉｅｊ）は、第１７図（ｂ）に示すようにフロックと
背景との輝度勾配が強調されるので、フロックの明るさ
がさらに明るくなる。第１７図（ｃ）に示す直径が１な
いし２画素の微小フロックの場合にも同様に、第１７図
（ｄ）のようにフロックの輝度が強調される。

したがって、第１７図（ｂ）及び（ｄ）に示すように閾
値Ｌｔで２値化することにより、フロックの大きさにか
かわらずフロックを２値化することができる。

ところで、上述の実施例では第１０図に示す如き荷重積
和行列Ｆを用いてフロックの輝度を強調できることを説
明したが、この荷重積和行列は荷重積和係数の和が零に
なるように設定するので、輝度勾配のゆるやかな背景は
輝度を零にすることができる。背景の輝度は照明の強さ
によって変化するが、この輝度レベルは空間フィルタリ
ングにより輝度が常に零になるのでフロックと背景との
コン１へラストを効果的に強調することができ、しかも
照明の強さが変化してもこの作用は変らない。

したがって、長時間にわたる計測により照明の強さが次
第に弱くなってもこの影響を受けずに安定したフロック
の認識ができる。

次に、上述の実施例はフロックが１画素について説明し
たが、濃淡画像情報ｇｏ（ｉｅｊ）が第１８図に示すよ
うに複数画素がフロックである画像の例を説明する。第
１８図は輝度が１の背景に輝度が３ないし４のフロック
が存在する場合を示す。第１８図の画像に対して第１０
図の荷重積和行列Ｆを用いて（２）式により空間フィル
タリングを実行した結果ｇ”（ｘ＋　ｊ）は第１９図の
ようになる。第１８図、第１９図かられかるように、空
間フィルタリングによりフロックの輝度が強調される。

第１９図のフィルタリング後の濃淡画像を閾値＝２で２
値化すると第２０図のようになる。

次に１本発明において荷重積和行列の大きさｎが３以上
の例を説明する。この例は、ｎ＝＝５としてｎ　＝＝　
３の場合よりもさらに精度よくフロックの輝度を強調で
きるようにした例である。

この例では、空間フィルタリング回路６１の荷重積和行
列Ｆが第２１図で与えられたとする。この荷重積和行列
Ｆを用いると、（１）ピーク部分が平らなフロックの輝
度強調、（２）ノイズの除去、（３）＊小ブロックの輝
度強調を行える。

以下にこれら（１）〜（３）の作用について説明する。

第２１図に示す荷重積和行列Ｆ　（ｎ＝５）と第１０図
に示す荷重積和行列（ｎ＝３）を適用したときの作用を
第２２〜２４図を用いて説明する。

第２２図（ａ）はフロックの１次元方向の輝度分布で輝
度のピークが平らな例を表す。このようなピークでは輝
度変化が小さいので第１０図に示す荷重積和行列Ｆを用
いて空間フィルタリングを行うと、第２３図（ｂ）に示
すようにピークの輝度が零になる。しかし、第２１図に
示す荷重積和行列を用いて空間フィルタリングを行うと
、第２４図（ｃ）に示すようにピーク部分が零にならず
に強調される。したがって、この強調された部分をフロ
ックとして効果的に２値化することができる。

次に、ノイズの除去作用を説明する。第２３図（、）は
撮像カメラに生じる１画素単位のノイズの１次元方向の
輝度分布を表す。このようなノイズを第１０図に示す荷
重積和行列Ｆで処理すると、第２３図（ｂ）に示すよう
にノイズの輝度を強調する。これは第１０図に示す荷重
積和行列では。

中央の値のみ正の値であるので１画素のノイズの輝度で
も強肩するからである。しかし、第２１図に示す荷重積
和行列（ｎ＝５）を用いて空間フィルタリングの計算を
実行すると第２３図（ｃ）に示すように輝度を０にする
ことができる。すなわち、ノイズの影響を除去できる。

第２４図（ａ）は、ノイズの巾に微小なフロックがある
場合であり、第２４図（ｂ）は第１０図に示す荷重積和
行列で処理した結果であり、第２４図（ｃ）は第２１図
に示す荷重積和行列を用いて処理した結果である。

このように、ノイズを除去すると同時に微小フロックの
輝度を強調することができる。

以上説明したように、ｎ＝５の荷重積和行列を用いて空
間フィルタリングを行うことによりフロックの輝度をｎ
＝３の場合よりもさらに効果的に強調することができる
。

荷重積和行列Ｆは第２１図に示すように中央の値を高く
周囲の値を低く設定すればフロックの輝度（中央の輝度
が高く周囲の輝度が低い）を効果的に強調することがで
きる。なお、荷重積和行列の大きさはｎが５以上でも同
様な効果が得られる。

〔発明の効果〕

本発明では、空間フィルタリングによりフロックの輝度
を強調すると共に背景の輝度を一様化し、フロックと背
景の境界を明確にすると共にフロック以外のノイズの輝
度を相対的に抑えることができる。このため、照明のム
ラや経時変化など背景の輝度の緩やかな変化、さらに撮
像系のノイズの影響を受けずに、フロックの輝度のみを
選択的に強調できる。本発明では、このようにフロック
の輝度を強調した上で２値化によりフロックを認識する
。したがって、フロックを精度良く画像認識することが
できる。

なお、本発明は、浄水場におけるフロック以外の凝集粒
子、並びに粒子状物体の画像認識に適用できる。例えば
、下水処理場における活性汚泥フロックの画像針１１１
１１や、アルギン酸ナトリウムなどの固定化剤で微生物
を固定化して粒子状にした固定化粒子の粒径計測、さら
には抗原抗体反応における凝集反応物の計測などに適用
できる。その他機粉炭やメリケン粉などあらゆる粉状物
の計測に適用できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す構成図、第２図は画像
認識手段の一例を示す詳細構成図、第３図は粒径分布計
算手段の一例を示す詳細構成図、第４図は制御装置の一
例を示す詳細倚成図、第５図は濃淡画像の輝度を表す図
、第６図から第１３図は空間フィルタリングの演算を説
明する為の図、第１４図及び第１５図までは粒径分布の
演算方法及び演算結果を示す図、第１６図は凝集剤の注
入制御を説明するための特性図、第１７図から第２４図
までは空間フィルタリングの演算及び作用を表す図であ
る。 １５・・・フロック形成池、１８・・・凝集物撮像手段
。 ３０・・・画像認識手段、４０・・・濃淡画像情報記憶
手段、６０・・・凝集物輝度強調手段、７０・・・２値
化手段、８０・・・粒径分布演算手段、９０・・・認識
終了判定手段、１００・・・注入制御装置。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、液中に含まれる懸濁物質の凝集物を形成させる凝集
   槽と、該凝集槽における凝集物の状態を撮影し輝度情報
   を電気信号に変換する凝集物撮像手段と、該凝集物撮像
   手段から得られる電気信号に基づいて前記凝集物の濃淡
   画像情報を記憶する濃淡画像記憶手段と、前記濃淡画像
   信号の凝集物部分の輝度勾配を強調すする輝度強調手段
   と、該輝度強調手段から得られる濃淡画像信号を各画素
   毎に輝度レベルによつて２値化する２値化手段とを具備
   し、該２値化手段から得られる２値化信号によつて凝集
   物と非凝集物を識別するようにしたことを特徴とする凝
   集物の画像認識装置。 ２、特許請求の範囲第１項において、前記輝度強調手段
   は空間フィルタリングによつて凝集物部分の輝度勾配を
   強調するものであることを特徴とする凝集物の画像認識
   装置。