特開 2024-135199 藻類測定結果表示システム、藻類測定結果表示方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024135199

(43)【公開日】2024-10-04

(54)【発明の名称】藻類測定結果表示システム、藻類測定結果表示方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   C12M 1/34 20060101AFI20240927BHJP

   G01N 21/17 20060101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

C12M1/34 B

G01N21/17 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023045764

(22)【出願日】2023-03-22

(71)【出願人】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(71)【出願人】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】野田 周平

(72)【発明者】

【氏名】早見 徳介

(72)【発明者】

【氏名】橋本 勇太

(72)【発明者】

【氏名】横山 雄

(72)【発明者】

【氏名】金谷 道昭

(72)【発明者】

【氏名】阿部 法光

(72)【発明者】

【氏名】今田 敏弘

(72)【発明者】

【氏名】水内 理映子

【テーマコード（参考）】

2G059

4B029

【Ｆターム（参考）】

2G059AA05

2G059BB04

2G059BB08

2G059BB12

2G059EE01

2G059EE12

2G059EE13

2G059FF01

2G059FF04

2G059GG01

2G059GG02

2G059HH02

2G059KK04

2G059PP04

4B029AA07

4B029BB04

4B029CC01

4B029FA02

4B029FA03

(57)【要約】

【課題】 各種の藻類の測定結果を把握し易くすること。
【解決手段】 実施形態の藻類測定結果表示システムは、藻類の測定結果に基づく情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部を具備し、前記情報は、藻類の種類ごとの測定量を含み、当該測定量は、藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

藻類の測定結果に基づく情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部を具備し、
前記情報は、藻類の種類ごとの測定量を含み、当該測定量は、藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される、
藻類測定結果表示システム。

【請求項2】

前記情報は、藻類の測定日時の情報をさらに含む、
請求項１に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項3】

前記藻類の種類ごとの測定量は、測定日時の異なる複数の測定量を含む、
請求項２に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項4】

前記表示制御部は、
前記藻類の種類ごとの測定量を、測定日時ごとに比較できるように表示する制御を行う、
請求項３に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項5】

前記表示制御部は、
前記藻類の種類ごとの測定量を、時間ごと、日ごと、または週ごとに比較できるように表示する制御を行う、
請求項３に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項6】

前記表示制御部は、
前記藻類の種類ごとの測定量を、過去に測定されたものと比較できるように表示する制御を行う、
請求項３に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項7】

前記表示制御部は、
前記藻類の種類ごとの測定量を、複数の浄水場もしくは複数の水源の間で比較できるように表示する制御を行う、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項8】

各種の藻類を撮影する撮像装置から得られる画像に基づき、藻類の種類ごとの測定を行い、前記藻類の測定結果を出力する藻類測定部をさらに具備する、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項9】

前記藻類測定部は、
前記藻類の測定結果として、藻類の種類ごとに、藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現された測定量を含む情報を生成する、
請求項８に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項10】

前記情報は、モノクロ画像、カラー画像、複数の波長で撮影して得られるスペクトル画像のいずれかを含む、
請求項１に記載の藻類測定結果表示システム。

【請求項11】

藻類測定結果表示システムが実行する藻類測定結果表示方法であって、
藻類の測定結果に基づく情報を表示部に表示する制御を行うことを含み、
前記情報は、藻類の種類ごとの測定量を含み、当該測定量は、藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される、
藻類測定結果表示方法。

【請求項12】

コンピュータに、
藻類の測定結果に基づく情報を表示部に表示する制御を行う機能を実現させるためのプログラムであって、
前記情報は、藻類の種類ごとの測定量を含み、当該測定量は、藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、藻類測定結果表示システム、藻類測定結果表示方法、およびプログラム

【背景技術】

【0002】

河川や沼湖などの現場の水や浄水場の水の中における藻類の種類や数を判別するためには、対象となる水を採水し、採水した水を容器に通水もしくは充填した上で、その水の中にある藻類を、顕微鏡等を用いて観察することにより、藻類の種類や数などを測定する。

【0003】

しかしながら、従来の手法では、藻類の測定結果から、特定の種類の藻類による障害（異臭の発生、ろ過閉塞など）の予兆を知得したり、今後の藻類発生の傾向を予測したりすることは、容易なことではない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第７００７２２５号公報

【特許文献2】特許第７１８１１３９号公報

【特許文献3】特許第６９４６０１５号公報

【特許文献4】特開２０２２－１６０７７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、各種の藻類の測定結果を把握し易くする藻類測定結果表示システム、藻類測定結果表示方法、およびプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態の藻類測定結果表示システムは、藻類の測定結果に基づく情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部を具備し、前記情報は、藻類の種類ごとの測定量を含み、当該測定量は、藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係る藻類測定結果表示システムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、図１中に示される藻類測定結果表示システムの各部の機能構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、データ取得部１１に備えられる撮像装置の構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、撮像装置１１０の具体的な構成の一例を示す図である。

【図5】図５は、容器１１２の構成の一例を示す図である。

【図6】図６は、藻類の分類を概略的に示す図である。

【図7】図７は、各種の藻類と色素との関係を概略的に示す図である。

【図8】図８は、各種の藻類の吸収スペクトルを示すとともに各種の色素の光の吸収ピーク（吸収極大）がある波長域を示す図である。

【図9】図９は、撮像装置１１０が出力する撮像信号から得られる情報の一例を模式的に示す図である。

【図10】図１０は、各種の藻類の姿が写った画像の例を示す図である。

【図11】図１１は、テーブル表示制御部３１によるテーブル表示の例を示す図である。

【図12】図１２は、藻類の綱、属、種ごとに、グラフ中の折れ線を線の色もしくは線種の違いで識別できるように表現したグラフ表示を示す図である。

【図13】図１３は、図１２にグラフにおいて縦軸のスケールを対数表示としたグラフ表示を示す図である。

【図14】図１４は、藍藻の内訳を、グラフ中の折れ線を線の色もしくは線種の違いで識別できるように表現したグラフ表示を示す図である。

【図15】図１５は、藍藻、珪藻、緑藻の綱ごとの検出数を、グラフ中の折れ線を線の色もしくは線種の違いで識別できるように表現したグラフ表示を示す図である。

【図16】図１６は、藍藻、珪藻、緑藻の綱ごとの検出数を、日ごとのトレンドを示すグラフとして表現したグラフ表示を示す図である。

【図17】図１７は、過去年との比較を行えるように表現したグラフ表示を示す図である。

【図18】図１８は、複数の浄水場もしくは複数の水源との比較を行えるように表現したグラフ表示を示す図である。

【図19】図１９は、藻類測定結果表示システムの動作の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して、実施の形態について説明する。

【0009】

＜システム全体の構成＞
図１に、実施形態に係る藻類測定結果表示システムの構成の一例を示す。

【0010】

図１に示される藻類測定結果表示システムは、データベース管理部Ｍ、データ収集部１０、藻類測定部２０、表示制御部３０、およびユーザ操作部６０－１，６０－２を含む。ユーザ操作部６０－１，６０－２は、それぞれ表示部６２を備えている。

【0011】

ユーザ操作部６０－１は、本システムの運用者が使用するコンピュータ（ＰＣ）に相当する。

【0012】

データ収集部１０およびユーザ操作部６０－２は、浄水場もしくは河川・沼湖などの現場の管理区域や管理事務所などに配置される。データ収集部１０は、後述する撮像装置を備えている。ユーザ操作部６０－２は、現場の作業員が使用するコンピュータ（ＰＣ、タブレット、スマートフォンなど）に相当する。

【0013】

藻類測定部２０、表示制御部３０、およびデータベース管理部Ｍは、クラウド上（インターネット上）のコンピュータやストレージに相当する。藻類測定部２０、表示制御部３０、およびデータベース管理部Ｍは、１つ又は複数のコンピュータ（１つ又は複数のプロセッサ）が実行するプログラムとして実現される。

【0014】

データベース管理部Ｍは、各種のデータベースを保管する記憶部を備えている。なお、各種のデータベースを１つのデータベース管理部Ｍがまとめて保管する形態としてもよいが、複数個のデータベース管理部Ｍがデータベースの種類ごとに異なるデータベースを別々に保管する形態としてもよい。

【0015】

データ収集部１０は、後述する撮像装置で撮影して得られる藻類の画像データ（本例では、マルチスペクトルデータ）および当該データに対応付けられた識別情報（本例では、顧客情報）を収集し、収集したマルチスペクトルデータおよび顧客情報をデータベース管理部Ｍへ送る。ただし、藻類の画像データは、モノクロ画像、カラー画像、複数の波長で撮影して得られるスペクトル画像のいずれのデータであってもよい。

【0016】

データベース管理部Ｍは、データ収集部１０から送られてくるマルチスペクトルデータおよび顧客情報などを所定の記憶部に記憶したり、当該マルチスペクトルデータを藻類測定部２０へ送り、藻類測定部２０から返される藻類の測定結果を所定の記憶部に記憶したり、表示制御部３０から送られてくる顧客情報などを添えた要求（データ送信要求）に応じ、当該顧客情報などに対応する藻類の測定結果を表示制御部３０へ送ったりする。

【0017】

藻類測定部２０は、データベース管理部Ｍからマルチスペクトルデータを取得して、藻類の測定を行い、測定結果をデータベース管理部Ｍへ送る。藻類の測定は、藻類そのものの検出、藻類の種類（綱、属、種、形状などの種類）の判別、および藻類の種類ごとの測定量の算出を含む。算出される藻類の種類ごとの測定量は、所定の指標に基づく値（指標値）、例えば単位容積あたりの藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される。藻類の測定の処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence）エンジンや深層学習モデルを用いて自動化に実施されることが望ましい。

【0018】

表示制御部３０は、ユーザ操作部６０－１，６０－２からの要求に応じて情報を提供するウェブシステムとして動作する。表示制御部３０は、ユーザ操作部６０－１から送られてくる要求（データ送信要求）や、ユーザ操作部６０－２から送られてくる要求（データ送信要求）に応じ、当該要求に添えられた顧客情報などをデータベース管理部Ｍに送ることにより対応する藻類の測定結果をデータベース管理部Ｍから取得し、取得した藻類の測定結果を含む情報をユーザ操作部６０－１またはユーザ操作部６０－２からの要求に応じた表示方法で表示部６２に表示するための制御を行う。表示される藻類の測定結果には、藻類の種類ごとの測定量が含まれている。藻類の種類ごとの測定量は、所定の指標に基づく値（指標値）、例えば単位容積当たりの藻類の個体数、群体数、長さ、巻数の少なくともいずれかで表現される。

【0019】

ユーザ操作部６０－１は、承認用の承認情報などを添えた要求（データ送信要求）を表示制御部３０に送ることにより、データベース管理部Ｍに保管されている藻類の測定結果を含む情報もしくは管理用データを表示制御部３０から取得して表示部６２に表示する。

【0020】

ユーザ操作部６０－２は、顧客情報や承認用の承認情報などを添えた要求（データ送信要求）を表示制御部３０に送ることにより、データベース管理部Ｍに保管されている藻類の測定結果を含む情報を表示制御部３０から取得して表示部６２に表示する。

【0021】

＜各部の機能構成＞
図２に、図１中に示される藻類測定結果表示システムの各部の機能構成の一例を示す。

【0022】

なお、ここでは、前述したデータベース管理部Ｍが２つのデータベース管理部Ｍ１，Ｍ２で実現される場合の例を示す。ただし、この例に限定されるものではなく、勿論、１つのデータベース管理部で実現しても構わない。

【0023】

＜データ収集部１０＞
データ収集部１０は、データ取得部１１およびデータ送信部１２を含む。

【0024】

（データ取得部１１）
データ取得部１１は、後述する撮像装置により藻類を撮影して画像データを取得する。撮影を行う撮像装置は、顕微鏡にカメラを装着したものであってもよい。カメラは、複数の波長で撮影を行うマルチスペクトルカメラのほか、多数の波長で撮影を行うハイパースペクトルカメラ、一般のカラーカメラやグレースケールカメラであってもよい。微生物の中でも藻類を検出対象とする場合、藻類が持つ色素の有無を判別しやすいマルチスペクトルカメラやハイパースペクトルカメラを採用することが望ましい。ただし、カラーカメラやグレースケールカメラであっても、十分な検出アルゴリズムを構築する（例えば検出対象の画像を事前に学習した深層学習モデルを用いる）ことで、藻類の検出を行うことができる。例えば、観測される藻類のデータを事前に収集し、機械学習モデルを作成することで、藻類の検出を行うことができる。

【0025】

なお、撮影画像は加工してもよい。例えば、マルチスペクトルカメラで撮影して得られたマルチスペクトル画像を、ＲＧＢのカラー画像に変換したものを作成し、元のマルチスペクトル画像と共に利用してもよい。

【0026】

また、データには画像以外のものが含まれてもよい。例えば、撮影した日時、撮影画像１枚あたりの水の容積、気温や水温、その他水質の指標値が含まれてもよい。撮影した日時については、データ保持部４０に保存される日時の情報で代用してもよい。

【0027】

さらに、藻類の撮影は連続的に行える構成でもよい。例えば、後述するようにフローセルを用いて、撮影対象の水を入れ替えながら撮影を行ってもよい。

【0028】

（データ取得部１１に備えられる撮像装置の構成）
図３に、データ取得部１１に備えられる撮像装置の構成の一例を示す。

【0029】

図３では、撮像装置がマルチスペクトルカメラを備えたものである場合の例を示している。マルチスペクトルカメラは、撮像信号としてマルチスペクトルデータを出力する
図３に示される撮像装置１１０は、光源１１１、容器１１２、レンズ１１３、および検出器１１４を含む。撮像装置１１０は、前述したデータ収集部１０と接続される。撮像装置１１０とデータ収集部１０とはケーブルを用いて有線で接続されていてもよいし、無線通信装置を用いて無線で接続されていてもよい。また、撮像装置１１０とデータ収集部１０とは、所定のネットワーク経由で接続されていてもよい。あるいは、撮像装置１１０はデータ収集部１０に備えられていてもよい。

【0030】

光源１１１は、藻類の撮影に使用される照明である。光源１１１は、その波長分布が分かればどのような発光原理を有するものであってもよい。例えば、ＬＥＤ（Light-Emitting Diode）、レーザ、もしくはハロゲンランプを用いて構成されてもよい。光源１１１から発せられた光は、容器１１２中の水を照らす。

【0031】

容器１１２は、河川や沼湖から採取された水を通水もしくは充填する透明の入れ物である。容器１１２は、例えばフローセルもしくは顕鏡プレートであってもよい。容器１１２の素材は、サンプルがないときの透過光強度を取得可能なものであればどのような素材であってもよい。図３の例では、容器１１２の中の水に、撮像対象となる藻類Ａが含まれている。容器１１２を透過した光は、レンズ１１３へ向かう。

【0032】

レンズ１１３は、容器１１２を透過した光を通し、検出器１１４のセンサ部に集光させる。なお、レンズ１１３は、必ずしも必要とされるものではない。

【0033】

検出器１１４は、容器１１２からレンズ１１３を通じて送られる光をセンサ部で受光することにより容器１１２中の水を撮像し、撮像で得られた画像もしくはシグナルを撮像信号として出力する撮像素子を有する。シグナルは、特定点における信号強度を示す信号であり、実質的に１画素分に相当する信号である。検出器１１４は、例えば、フォトダイオード（PD）、アバランシェ・フォトダイオード（APD）、光電子倍増管（PMT: Photomultiplier Tube）、電荷結合素子（CCD: Charge Coupled Device）、もしくは相補型金属酸化膜半導体（CMOS: Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）を用いて構成されてもよい。容器１１２の水の中に藻類Ａが存在する場合、藻類Ａの全部または一部が写った撮像信号がデータ収集部１０へ送られる。

【0034】

また、検出器１１４は、複数の波長の光にそれぞれ対応する信号を出力する。なお、複数の波長は、それぞれ任意に選択できるように構成されてもよい。例えば、検出器１１４は、任意の波長に対する分光特性を有するものであってもよいし、そのような特性を有しておらず後述する各種のカラーフィルタのいずれかを通過する任意の波長の光（例えば単色光）を受光するものであってもよい。

【0035】

図４に、撮像装置１１０の具体的な構成の一例を示す。

【0036】

図４に示される撮像装置１１０は、前述した光源１１１、容器１１２、レンズ１１３、および検出器１１４に加え、光学フィルタ１１５をさらに備える。光学フィルタ１１５は、容器１１２とレンズ１１３との間の空間に配置され、各種のカラーフィルタを有する。各種のカラーフィルタは、それぞれ、所定の波長の光（色）を通過させ、他の波長の光（色）を減衰させる。カラーフィルタ毎に、通過させる波長（色）が異なる。

【0037】

このような光学フィルタ１１５を駆動部（図示せず）で回転／停止させることにより、光軸Ｘに任意のカラーフィルタを挿入させることができるようになっている。光学フィルタ１１５を回転／停止させる操作は、データ収集部１０側で実施してもよい。

【0038】

なお、光学フィルタ１１５は、必ずしも必要とされるものではない。光学フィルタ１１５を設けず、検出器１１４側で任意の波長を選択できるように構成してもよい。また、検出器１１４側で任意の波長を選択する機能が無くても、複数の波長の光にそれぞれ対応する信号を出力できるのであれば、そのような機能は無くても問題はない。

【0039】

図５に、容器１１２の構成の一例を示す。

【0040】

図５は、容器１１２がフローセルである場合の例を示している。なお、ここでは水を通水するフローセルの例を示すが、代わりに、例えば水を充填した状態で使用する容器（顕鏡プレートなど）を採用しても構わない。

【0041】

フローセルは、例えばある水源から取得された原水が通過する流路を内部に有する。フローセルの流路では、原水がほぼ静止することなく流れ続ける。具体的には、フローセルは、本体１２１、採水管１２２、および排水管１２３を備える。

【0042】

採水管１２２は、水源から採水された原水の一部が本体１２１に流入するための流入口を有する。流入口から流入する原水は、高低差やポンプ等により水圧がかかっており、矢印の方向に流れる。採水管１２２の流入口から流入した原水は、採水管１２２を通過して本体１２１へ流入する。

【0043】

本体１２１は、内部に流路を有する。本体１２１は、少なくとも撮像装置１１０の撮影対象となる領域においては、仮に原水が透明であれば光源１１１からの光を波長によらず均一に透過させるように透明の部材を用いて構成される。

【0044】

排水管１２３は、本体１２１を通過した原水を排出するための排水口を有する。排水口から排出される原水は、特定の箇所へ廃棄されてもよいし、水源へ戻されてもよい。

【0045】

（藻類の種類）
次に、各種の藻類について説明する。

【0046】

図６に、藻類の分類を概略的に示す。

【0047】

藻類は、大きく「綱」に分類され、「綱」はさらに「目」、「科」、「属」など（以降、「属など」と称す。）に小分類される。

【0048】

「綱」の例としては、藍藻（綱）、珪藻（綱）などがある。そのほか、図示されていない緑藻（綱）、黄金色藻（綱）といったものもある。「属など」の例としては、藍藻（綱）の中には、フォルミジウム、オシラトリア、アナベナなどがあり、珪藻（綱）の中には、アウラコセイラなどがある。

【0049】

（藻類の光合成色素）
次に、各種の藻類が備えている光合成色素（以降、「色素」と称す。）について説明する。

【0050】

図７に、各種の藻類と色素との関係を概略的に示す。

【0051】

藍藻（綱）は、クロロフィルａのほか、フィコシアニンなどの色素を有する。珪藻（綱）は、クロロフィルａのほか、フコキサンチン、ジアトキサンチン、ジアジノキサンチンなどの色素を有する。図示されていない緑藻（綱）、黄金色藻（綱）も、いくつかの色素を有する。

【0052】

図８に、各種の藻類の吸収スペクトル（以降、「スペクトル」と称す。）を示すとともに各種の色素の光の吸収ピーク（吸収極大）がある波長域を示す。図８のグラフにおいて、縦軸は光の透過率を、横軸は波長を示す。光の透過率は、信号強度に相当するものとみなすことができる。

【0053】

図８のグラフには、藍藻の属であるフォルミジウム、オシラトリア、およびアナベナのスペクトル、ならびに珪藻の属であるアウラコセイラのスペクトルが示されている。

【0054】

図８中のCHL-aは、クロロフィルaにより光が特に吸収される波長域を示す。また、図８中のPHYは、フィコシアニンにより光が特に吸収される波長域を示す。

【0055】

フォルミジウム、オシラトリア、アナベナ、およびアウラコセイラは、いずれも、クロロフィルaにより特に440 nm付近および680 nm付近で光が吸収されている。クロロフィルaは、藻類全般に見られる色素である。したがって、クロロフィルaの吸収ピークがある440 nm付近および680 nm付近の色相の情報を用いることにより、撮像装置１１０で撮像した領域の中に藻類が存在するか否かがわかる。

【0056】

藍藻の属であるフォルミジウム、オシラトリア、およびアナベナは、フィコシアニンにより特に620 nm付近の光が吸収されている。フィコシアニンは、藍藻以外の藻類が有していることは少なく、藍藻に特有の色素といえる。したがって、フィコシアニンの吸収ピークがある620 nm付近の色相の情報と、クロロフィルaの吸収ピークがある440 nm付近および680 nm付近の色相の情報とを用いることにより、撮像装置１１０で撮像した領域の中に藻類が存在するか否か、および、藻類が存在する場合にはその藻類が藍藻であるのか藍藻以外の藻類であるのかがわかる。すなわち、藍藻の有無がわかる。

【0057】

同様の手法により、藍藻の有無を判別するだけでなく珪藻の有無を判別することも可能である。

【0058】

例えば、珪藻の属であるアウラコセイラは、図示しないフコキサンチン、ジアトキサンチン、ジアジノキサンチンにより、それぞれ所定の波長域で光が吸収される。したがって、それらの波長域の色相の情報と、クロロフィルaの吸収ピークがある440 nm付近および680 nm付近の色相の情報とを用いることにより、撮像装置１１０で撮像した領域の中に藻類が存在するか否か、および、藻類が存在する場合にはその藻類が珪藻であるのか、それとも珪藻以外の藻類であるのかがわかる。すなわち、珪藻の有無がわかる。

【0059】

緑藻の有無、黄金色藻の有無なども、同様の手法により判別することが可能である。

【0060】

藍藻の属であるフォルミジウム、オシラトリア、アナベナ等のそれぞれの有無は、それらのスペクトルの波形の特徴から判別することが可能である。

【0061】

藍藻における各種の属（フォルミジウム、オシラトリア、アナベナ等）の有無に限らず、珪藻における各種の属（アウラコセイラ等）の有無も、同様の手法により判別することが可能である。緑藻における各種の属の有無、黄金色藻における各種の属の有無なども、同様の手法により判別することが可能である。

【0062】

（撮像信号から得られる情報）
図９に、撮像装置１１０が出力する撮像信号から得られる情報の一例を模式的に示す。

【0063】

図９の例では、容器１１２の中の水に藻類Ａが存在している。検出器１１４は、藻類Ａを含む領域を撮像し、複数の波長にそれぞれ対応する複数の画像Ｇを出力する。なお、ここでは、撮像装置１１０から画像が出力される場合の例が示されているが、画像ではなく、上述したシグナルが出力されるように構成してもよい。

【0064】

図９に示される画像Ｇの例では、50 nmの間隔で波長400 nm，450 nm，500 nm，550 nm，600 nm，650 nm，750 nmにそれぞれ対応する複数の画像Ｇが得られるものとなっている。

【0065】

複数の画像Ｇの数や各波長の間隔は、適宜変えてもよい。例えば対象の藻類が有する色素の特徴が特に現われる帯域（例えば色素の吸収ピークがある波長域の周辺）においては、50 nmよりも短い間隔で、より多くの画像Ｇが得られるようにしてもよい。また、対象の藻類のスペクトルの形をより捉えやすくするため、波長が短い帯域から長い帯域までより広い範囲で、各波長の間隔をより短くして、より多くの画像Ｇが得られるようにしてもよい。

【0066】

また、個々の波長に対応する画像Ｇが同時に全て生成されるようにしてもよいが、一部のいくつかの波長に対応する画像Ｇのみが生成されるようにしてもよい。例えば、対象とする藻類の種類に合わせて、その藻類が有する色素の特徴が特に現われる帯域（例えば色素の吸収ピークがある波長域の周辺）の各波長に対応する画像Ｇのみが生成されるようにしてもよい。

【0067】

波長の選択は、上述したように光学フィルタ１１５を操作することにより行われるようにしてもよいし、光学フィルタ１１５を用いずに検出器１１４の内部で行われるようにしてもよい。個々の波長や画像取得倍率は、藻類の大きさや種類に応じて適宜変更してもよい。

【0068】

図９では、画像Ｇに棒状のフォルミジウムの姿が写った例が示されているが、画像Ｇに写り得る藻類の形状は種類によって様々である。図１０に、各種の藻類の姿が写った画像の例を示す。

【0069】

図１０には、（ａ）アナベナ、（ｂ）オシラトリア、（ｃ）フォルミジウム、および（ｄ）ミクロキスティスの姿が写った画像の例が示されている。

【0070】

図１０に示されるように、藻類には、数珠が繋がったようなもの、糸状のもの、棒状のもの、球状のものなどがあり、形状は様々である。

【0071】

（データ送信部１２）
データ送信部１２は、データ取得部１１が取得したデータを、データ保持部４０に送信する。

【0072】

＜データベース管理部Ｍ１＞
データベース管理部Ｍ１は、データ保持部４０を含む。

【0073】

（データ保持部４０）
データ保持部４０は、藻類を撮影した画像データや、画像データの取得日時、その他（気温、水温、水質の指標値）のデータを保持する。また、データ保持部４０は、保持したデータを、藻類測定部２０または表示制御部３０からの要求に応じて要求元の藻類測定部２０または表示制御部３０へ送信する。

【0074】

＜藻類測定部２０＞
藻類測定部２０は、データ取得部２１、藻類検出部２２、指標算出部２３、および指標送信部２４を含む。

【0075】

（データ取得部２１）
データ取得部２１は、データベース管理部Ｍ１に対してデータ送信要求を送り、データ保持部４０から画像データを含む各種データを取得する。

【0076】

（藻類検出部２２）
藻類検出部２２は、データ取得部２１が取得した各種データを処理して、画像データに映る藻類を検出する。

【0077】

藻類の検出する際の分類方法としては、以下がある。以下の分類方法は、表示時の藻類の分類に使用される。

【0078】

・藻類か否かの分類
- 映った物体が藻類か藻類以外か（藻類が存在するか否か）の分類を行う。

【0079】

- 具体的には、藻類が保有するクロロフィルａの有無の判別を行う、もしくは事前に藻類の画像を学習した機械学習モデルにより映った物体が藻類か否かの判別を行う。

【0080】

・藻類が持つ色素による綱の分類
- 図７で説明した藍藻、珪藻、緑藻などの分類を行う。

【0081】

・藻類の属による分類
- 図８で説明したアナベナ、オシラトリア、フォルミジウム、などの分類を行う。

【0082】

- 対象の画像を事前に学習した深層学習モデルを用いて上記分類を行う。

【0083】

・藻類の種による分類
- アナベナの中のaffinis、spiroidesなどの分類を行う。

【0084】

- 対象の画像を事前に学習した深層学習モデルを用いて上記分類を行う。

【0085】

・藻類の形状による分類
- 糸状体か否かの分類を行う。

【0086】

・糸状体が直鎖か螺旋かの分類
- 群体か否かの分類を行う。

【0087】

- 藻類の画像上の特徴を基に、一般的な画像処理や藻類の形状を学習した機械学習モデルを用いて上記分類を行う。

【0088】

（指標算出部２３）
指標算出部２３は、藻類検出部２２が検出した藻類の情報を基に、検出した藻類それぞれについて各種の指標値を算出する。指標としては、以下がある。

【0089】

・藻類の大きさ
- 画像上の面積（画素単位）
- 画像を撮影した平面での断面積（実スケール単位（平方ミリメートルなど））
・藻類の位置
- 重心座標
- 外接矩形座標
指標算出部２３は、藻類検出部２２が検出した藻類の情報を基に、前述した分類ごとの各種の指標値を算出する。指標としては、以下がある。これらの数は、水の単位容積（例えば１ｍＬ）あたりの数（濃度）としてもよい。その場合、撮影画像１枚あたりの水の容積を用いて、濃度を算出する。

【0090】

・個体数
個体数の算出のためには、画像に映る個々の藻類の塊を検出する必要がある。そのためには、ラベリングなどの既知の画像処理手法を使用する。個々の藻類の塊を検出できれば、その塊に属する画素数を数え上げることで藻類の大きさを求めることができる。

【0091】

・細胞数
細胞数は、藻類の塊が１個の細胞に対応するのであれば、上述の塊の検出で算出することができる。すなわち、塊の数＝細胞数として算出する。複数の細胞が１個の塊を形成する藻類であれば、その種類の藻類における細胞１個あたりの標準面積（例えば１００ｐｘ）で塊の面積（例えば１，０００ｐｘ）を割ることで細胞数を推定することができる（例えば、１，０００ｐｘ／１００ｐｘ＝１０個）。

【0092】

・糸状体の長さ（連なった藻類を１つとした数、単位長さ（例えば１００μｍ）で測った数）
糸状体の長さは、その藻類の画像上の塊をもとに、藻類の中心線を求めることで算出することができる。藻類の中心線を求めるには、藻類が映る画素のベクトル化などの既知の画像処理手法を使用する（例えば特許第２８１７８８５号公報）。

【0093】

・螺旋状の糸状体の巻数
螺旋状の糸状体の巻数を算出するには、上述の方法で求めた藻類の中心線を基に、曲率の大きな部分（藻類が曲がって映った部分）の個数を求めればよい。もしくは、螺旋状の藻類が円形に映っていれば、藻類の中心線がつくる円の個数を求めることでも算出可能である。

【0094】

・群体数
群体数（群体の個数）は、藻類の塊の数と同等である。画像上で複数の塊に分離して映っている群体に対しては、膨張・収縮処理により１つの塊に結合するなど、既知の画像処理手法を用いればよい。

【0095】

（指標送信部２４）
指標送信部２４は、指標算出部２３が算出した指標値や撮影画像、撮影日時のデータを指標保持部５０に送信する。

【0096】

＜データベース管理部Ｍ２＞
データベース管理部Ｍ２は、指標保持部５０を含む。

【0097】

指標保持部５０は、藻類測定部２０が算出した指標値を保持する。また、指標保持部５０は、保持したデータを、表示制御部３０からの要求に応じて表示制御部３０に送信する。

【0098】

＜表示制御部３０＞
表示制御部３０は、テーブル表示制御部３１、グラフ表示制御部３２、および検出画像表示制御部３３を含む。

【0099】

テーブル表示制御部３１、グラフ表示制御部３２、および検出画像表示制御部３３におけるどの表示制御においても、データ保持部４０および指標保持部５０から撮影画像（もしくは撮影画像をＲＧＢ画像などに加工したもの）および各種の指標値を取得した上で、指標値を基に表示画面を生成する。

【0100】

（テーブル表示制御部３１）
テーブル表示制御部３１は、藻類の測定結果として測定日時、藻類の種類、指標値を含む情報を表形式で表示する。

【0101】

図１１に、テーブル表示制御部３１によるテーブル表示の例を示す。

【0102】

図１１の例では、各種の項目として、日時、綱、属、種、形状、検出数［個・群体/mL］、検出数［単位長/mL］、および巻数［巻］が設けられている。個々の藻類の測定結果は例えば検出された順に時系列で追記される。

【0103】

綱、属、種、および形状は、藻類の種類に相当する。検出数［個・群体/mL］、検出数［単位長/mL］、および巻数［巻］は、藻類の種類ごとの測定量すなわち指標値に相当する。検出数［個・群体/mL］は、単位容積あたりの個体数（または細胞数）もしくは群体数を表している。検出数［単位長/mL］は、単位容積あたりの単位長を表している。

【0104】

なお、属の種類によっては、種が検出できないものもある。形状が螺旋のものについては、指標値として巻数［巻］が使用されるが、形状が螺旋でないものについては巻数［巻］は使用されない。また、形状が群体のものについては、検出数［単位長/mL］は使用されない。

【0105】

このような表示形式を採用することにより、測定日時や藻類の分類ごとに詳細な指標値を一覧することができる。また、報告書の作成をサポートすることもできる。

【0106】

（グラフ表示制御部３２）
グラフ表示制御部３２は、藻類の測定結果として測定日時、藻類の種類、指標値を含む情報をグラフ形式で表示する。

【0107】

図１２～図１８に、グラフ表示制御部３２によるいくつかのグラフ表示の例を示す。図１２～図１８は、それぞれ、縦軸に藻類の検出数［個・群体/mL］を、横軸に測定日時を取り、藻類の検出数の経時変化を折れ線グラフで表現した場合の例を示している。

【0108】

図１２のグラフ表示では、藻類の綱、属、種ごとに、グラフ中の折れ線を線の色もしくは線種の違いで識別できるように表現している。このような形式で表示を行うと、ユーザは藻類の増減を把握しやすくなる。いくつかの折れ線に重なる部分が多くて見えにくい場合は、以下の図１３のグラフ表示のように変えればよい。

【0109】

図１３のグラフ表示では、縦軸のスケールを対数表示としている。このような形式で表示を行うと、折れ線の重なりが低減し、見えやすくなる。この表示形式は、観測数のオーダーが１０～１００倍異なる場合に有効である。

【0110】

図１４（ａ）のグラフ表示では、藍藻の内訳を、グラフ中の折れ線を線の色もしくは線種の違いで識別できるように表現している。図１４（ｂ）のグラフ表示では、図１４（ａ）のグラフを対数表示に変えている。藍藻のほか、珪藻や緑藻についても同様な表示形式を採用してもよい。このような形式で表示を行うと、種ごとの内訳を把握しやすい。この表示形式は、種ごとに異臭味の有無や種類が異なる場合に把握しやすい。

【0111】

図１５（ａ）のグラフ表示では、藍藻、珪藻、緑藻の綱ごとの検出数を、グラフ中の折れ線を線の色もしくは線種の違いで識別できるように表現している。図１５（ｂ）のグラフ表示では、図１５（ａ）のグラフを対数表示に変えている。このような形式で表示を行うと、綱ごとの傾向を把握しやすい。例えば藍藻は異臭味の主要因、珪藻はろ過閉塞の主要因となるため、それらの予兆を把握しやすい。

【0112】

図１６のグラフ表示では、藍藻、珪藻、緑藻の綱ごとの検出数を、日ごとのトレンドを示すグラフとして表現している。このような形式で表示を行うと、日ごとの藍藻、珪藻、緑藻のトレンドを把握しやすい。トレンドを把握する際に、横軸の時間のスケールを自由に変更できるようにしておくことが望ましい。また、日ごとのトレンドを示すグラフに限らず、日ごとのトレンドを示すグラフや、週ごとのトレンドを示すグラフ、年ごとのトレンドを示すグラフを自由に表示できるようにしてもよい。

【0113】

図１７のグラフ表示では、過去年との比較を行えるように表現している。このような形式で表示を行うと、過去のトレンドとの比較が容易となり、今後の障害の度合いを予測しやすい。

【0114】

図１８のグラフ表示では、複数の浄水場もしくは複数の水源との比較を行えるように表現している。このような形式で表示を行うと、複数の浄水場や複数の水源との比較が容易となり、藻類数のトレンドや障害の原因を推測しやすい。

【0115】

（検出画像表示制御部３３）
検出画像表示制御部３３は、各種の指標値と撮影画像とを合わせた表示を行う機能である。ただし、この機能は必ずしも必要とされるものではない。

【0116】

＜ユーザ操作部６０－１，６０－２＞
ユーザ操作部６０－１は、要求発行部６１および表示部６２を含む。ユーザ操作部６０－２も、ユーザ操作部６０－１と同様に、要求発行部６１および表示部６２を含む。

【0117】

（要求発行部６１）
要求発行部６１は、ユーザの操作に応じた要求を表示制御部３０に送信する。この要求には、日時（期間）、表示する画面の種類、表示する指標値の種類などが含まれる。

【0118】

（表示部６２）
表示部６２は、要求に応じて表示制御部３０が作成した表示画面を表示する。

【0119】

＜１つまたは複数の装置による構成＞
図２に示される各部の機能は、１つの装置で実現されてもよいし、複数の装置に分けて実現されてもよい。例えばデータ収集部１０において、１つの装置がデータ取得とデータ送信を行う構成であってもよいし、ある装置がデータの取得を行い、別の装置がそのデータの送信を行う構成であってもよい。また、１台の装置内にデータ保持部４０と藻類測定部２０が存在するようにし、装置内部で藻類測定部２０がデータ保持部４０に保持されるデータを使って指標値を算出するように構成してもよい。

【0120】

＜動作例＞
図１９のフローチャートを参照して、藻類測定結果表示システムの動作の一例を説明する。

【0121】

最初に、データ収集部１０では、データ取得部１１が、藻類のデータ（画像含む）を取得し（Ｓ１）、データ送信部１２が、藻類のデータをデータ保持部４０に送信して保存させる（Ｓ２）。

【0122】

次に、藻類測定部２０では、データ取得部２１が、データ保持部から藻類のデータを取得し（Ｓ３）、藻類検出部２２が、藻類のデータを基に対象の藻類を検出する（Ｓ４）。続いて、指標算出部２３が、藻類の検出結果を基に指標値を算出し（Ｓ５）、指標送信部２４が、指標値を指標保持部に送信して保存する（Ｓ６）。

【0123】

次に、ユーザ操作部６０－１もしくは６０－２において、要求発行部６１が、ユーザの要求を発行する（Ｓ７）。この要求は、日時（期間）、表示する画面の種類、表示する指標値の種類などを含む。

【0124】

次に、表示制御部３０では、テーブル表示制御部３１が、表形式で指標値を表示する画面を生成し（Ｓ８）、グラフ表示制御部３２が、例えば時系列のグラフ形式で指標値を表示する画面を生成し（Ｓ９）、検出画像表示制御部３３が、藻類の画像に重畳した検出結果を表示する画面を生成する（Ｓ１０）。

【0125】

次に、表示制御部３０では、個々の制御部３１～３３が、ユーザの要求に合わせた表示を行う（Ｓ１１）。

【0126】

上述した実施形態では、少なくとも次のような効果が得られる。

【0127】

・属や種の分類で藻類の量を把握することができる。そのため、障害の予兆を知ることや、障害の種別を予測することができる。

【0128】

・個体数・群体数・糸状体の長さ単位など、浄水場の運営に即した藻類発生量の把握が可能となる。そのため、障害の予兆を知ることや、障害の種別を予測することができるほか、報告書の作成をサポートすることができる。

【0129】

・過去の藻類観測量との比較を行うことができ、今後の藻類発生の予測を高精度に行うことができる。

【0130】

・顕微鏡画像と同等の画像が得られ、その画像に重畳して藻類の検出結果を表示できる。そのため、一般的な顕微鏡観察と同じ要領で検出結果を管理することができる。

【0131】

以上詳述したように、実施形態によれば、各種の藻類の測定結果を把握し易くすることができる。

【0132】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0133】

１０…データ収集部、１１…データ取得部、１２…データ送信部、２０…藻類測定部、２１…データ取得部、２２…藻類検出部、２３…指標算出部、２４…指標送信部、３０…表示制御部、３１…テーブル表示制御部、３２…グラフ表示制御部、３３…検出画像表示制御部、４０…データ保持部、５０…指標保持部、６０－１…ユーザ操作部、６０－２…ユーザ操作部、６１…要求発行部、６２…表示部、１１１…光源、１１２…容器、１１３…レンズ、１１４…検出器、１１５…フィルタ、１１０…撮像装置、Ｍ，Ｍ１，Ｍ２…データベース管理部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】