JPS62239278A - 凝集物の画像認識装置 - Google Patents
凝集物の画像認識装置Info
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- JPS62239278A JPS62239278A JP8295286A JP8295286A JPS62239278A JP S62239278 A JPS62239278 A JP S62239278A JP 8295286 A JP8295286 A JP 8295286A JP 8295286 A JP8295286 A JP 8295286A JP S62239278 A JPS62239278 A JP S62239278A
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
)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。
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。
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。
+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。
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。
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$(255、255)までの
計算を総て終ると1画面の演算が終了する。
)Xf(1,l)+go(i−1,j)Xf(1,2) +pco(i−1,j+1)Xf(1,3)十go(i
、 j−1)Xf(2,1)+go(i、j)Xf(2
,2) +go(i、j+1)Xf(2,3) +go(itl、j−1)Xf(3,1)+go(it
1..1)Xf(3,2)+go(it1.j+1)x
f(3,3))/S・・・・・・(3) Xf(2+に、2+Q))/S ・・・・・・(4) i=2〜255. j=2〜255まで計算して225
行225列の画素の輝度g$(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
・・・・・(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
。
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。
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。
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。
(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。
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。
・・(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
。
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。
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。
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。
=・(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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
- 【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。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8295286A JPS62239278A (ja) | 1986-04-10 | 1986-04-10 | 凝集物の画像認識装置 |
EP87105076A EP0240974B1 (en) | 1986-04-10 | 1987-04-06 | Injection control system of flocculating agent |
DE8787105076T DE3780673T2 (de) | 1986-04-10 | 1987-04-06 | Kontrollsystem fuer flockungsmittelzugabe. |
US07/037,157 US4783269A (en) | 1986-04-10 | 1987-04-10 | Injection control system of flocculating agent |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8295286A JPS62239278A (ja) | 1986-04-10 | 1986-04-10 | 凝集物の画像認識装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62239278A true JPS62239278A (ja) | 1987-10-20 |
Family
ID=13788557
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP8295286A Pending JPS62239278A (ja) | 1986-04-10 | 1986-04-10 | 凝集物の画像認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS62239278A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5845052A (en) * | 1989-03-13 | 1998-12-01 | Hitachi, Ltd. | Supporting method and system for process operation |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5494237A (en) * | 1978-01-10 | 1979-07-25 | Mitsubishi Electric Corp | Pickup unit for object image |
JPS54143296A (en) * | 1978-04-28 | 1979-11-08 | Shinji Takasaki | Flock measuring device |
-
1986
- 1986-04-10 JP JP8295286A patent/JPS62239278A/ja active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5494237A (en) * | 1978-01-10 | 1979-07-25 | Mitsubishi Electric Corp | Pickup unit for object image |
JPS54143296A (en) * | 1978-04-28 | 1979-11-08 | Shinji Takasaki | Flock measuring device |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5845052A (en) * | 1989-03-13 | 1998-12-01 | Hitachi, Ltd. | Supporting method and system for process operation |
US5943662A (en) * | 1989-03-13 | 1999-08-24 | Hitachi, Ltd. | Supporting method and system for process operation |
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