JP2020073862A - 水質検査システム及び水質検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、撮像装置の小型化及び軽量化が可能であり、単一の光学系の調整により複数の画像を適切に取得することができ、取得された分光画像の位置合わせが不要である水質検査システム及び水質検査方法を提供することを目的とする。【解決手段】水質検査システムは、撮像光学系と、指向性センサと、指向性センサから第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部と、を有する撮像装置と、撮像装置により撮像された水質検査対象を示す画像であって、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出部と、水質データ算出部により算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、水質検査システム及び水質検査方法に関し、特に撮像装置により取得した撮像画像を使用した水質検査を行う水質検査システム及び水質検査方法の技術に関する。

従来より、リモートセンシングの技術を使用して、海洋及び湖沼の水質検査を行う技術が提案されてきた。

例えば非特許文献１には、衛星に搭載された海色センサを用いて、全球スケールにおける海水中のクロロフィルａの濃度を指標として植物プランクトンの挙動を把握する技術が記載されている。

また非特許文献１には、沿岸域海色リモートセンシングのために使用される、多波長イメージ分光放射計が記載されている。具体的には、４００ｎｍ〜８００ｎｍの波長の光を円環状に配置された１２個の撮影レンズ及びバンドパスフィルタでそれぞれ分光し、パノラマレンズ、ミラーを組み合わせて、一つのモノクロｓＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサで受光して、各波長の分光イメージを１枚の画像として検出する多波長イメージ分光放射計が記載されている。

「多波長イメージ分光放射計を用いた沿岸域海色リモートセンシングの試験研究」、日本リモートセンシング学会誌、２０１６年、Ｖｏｌ．３６、９３−９９

非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、円環状に配列された１２個の撮影レンズ及びバンドパスフィルタでそれぞれ分光して、パノラマレンズ及びミラーを組み合わせて一つのモノクロｓＣＭＯＳセンサで受光しているので、撮像装置が大型化してしまう。

また非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、１２個の光学系を有することからそれぞれの光学系の調整が煩雑である。

また非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、円環状に配列された光軸が異なる１２個の撮影レンズでそれぞれ撮像されていることから、分光されたそれぞれの像間で位置合わせを行うことが困難である。

また、非特許文献１の多波長イメージ分光放射計は、１つのモノクロｓＣＭＯＳセンサにより円環状に配列した１２個の分光画像を取得しているので、各分光画像の空間分解能が低くなってしまう。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、撮像装置の小型化及び軽量化が可能であり、単一の光学系の調整により複数の画像を適切に取得することができ、取得された分光画像の位置合わせが不要である水質検査システム及び水質検査方法を提供することである。

上記目的を達成するために、本発明の一の態様である水質検査システムは、結像レンズと、結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、撮像光学系の第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、指向性センサから第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部と、を有する撮像装置と、撮像装置により撮像された水質検査対象を示す画像であって、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出部と、水質データ算出部により算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成部と、を備える。

本態様によれば、結像レンズと、結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有する撮像光学系を使用して、波長帯域の異なる第１の画像及び第２の画像が撮像される。これにより本態様は、撮像装置の小型化及び軽量化を図ることができる。

また、本態様によれば、上述した一つの撮像光学系により第１の画像及び第２の画像が撮像されるので、一つの撮像光学系の調整により、第１の画像及び第２の画像を適切に撮像することができる。

また、本態様によれば、撮像光学系の第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと上述した一つの撮像光学系とにより、第１の画像及び第２の画像を撮像している。これにより本態様は、第１の画像及び第２の画像間における位置合わせが不要である。

好ましくは、撮像装置は、光学フィルタ交換部を備え、光学フィルタ交換部は、水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを選択してセット可能である。

本態様によれば、撮像装置は光学フィルタ交換部を備え、光学フィルタ交換部により、水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを選択してセット可能である。これにより本態様は、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタの交換を簡便に行うことができ、水質検査対象の水質に関連する様々な種類の物質の第１の画像及び第２の画像を取得することができる。

好ましくは、指向性センサは、瞳分割部として機能する遮光マスク又はマイクロレンズアレイを有する。

本態様によれば、指向性センサは、瞳分割部として機能する遮光マスク又はマイクロレンズアレイを有する。これにより本態様の指向性センサは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束を適切に受光することができる。

好ましくは、撮像装置は、水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される。

本態様によれば、撮像装置が水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される。これにより本態様は、衛星リモートセンシングを利用した水質検査システムに比べて、算出される水質データは大気の影響によるノイズが抑制されており、より正確な水質分布画像を取得することができる。また本態様は、衛星リモートセンシングを応用した水質検査システムに比べて安価に、水質検査を行うことができる。

好ましくは、水質データ算出部は、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する。

本態様によれば、水質データ算出部により、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データが算出される。本態様によれば、一つの撮像光学系を介して第１の画像及び第２の画像が撮像されているので、第１の画像及び第２の画像は同じ光軸を有した撮像光学系で撮像されることとなり、両画像間の位置は位置合わせを行わなくとも合っており、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差を位置合わせをする必要なく算出することができる。

好ましくは、撮像装置は、水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、画像取得部は、所定の時間間隔で連続して撮像された第１の画像及び第２の画像を取得し、水質データ算出部は、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて時系列の水質データを算出し、水質分布画像生成部は、算出した時系列の水質データに基づいて時系列の水質分布画像を生成する。

本態様によれば、水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、時系列の水質分布画像が取得される。これにより本態様は、水質検査対象の時系列における水質の変化を確認することができる。

好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ〜７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成部は、水質分布画像として算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

本態様によれば、水質分布画像としてクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像が生成される。すなわち本態様では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ〜７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成部は、クロロフィルａの濃度分布画像を生成する。これにより本態様は、水質検査対象のクロロフィルａの濃度について、正確な検査を行うことができる。

好ましくは、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む。

本態様によれば、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む。これにより本態様は、水質検査対象に含まれるクロロフィルａの濃度を正確に算出することができる。

好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、水質分布画像として算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

本態様によれば、水質分布画像として溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像が生成される。すなわち本態様では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、溶存有機物の濃度分布画像を生成する。これにより本態様は、水質検査対象の溶存有機物の濃度について、正確な検査を行うことができる。

好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、水質分布画像として算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

本態様によれば、水質分布画像として浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像が生成される。すなわち本態様では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出部は、画像取得部により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成部は、浮遊懸濁物質の濃度分布画像を生成する。これにより本態様は、水質検査対象の浮遊懸濁物質の濃度について、正確な検査を行うことができる。

本発明の他の態様である水質検査方法は、結像レンズと、結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、撮像光学系の第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、指向性センサから第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部とを有する撮像装置を使用する水質検査方法であって、撮像装置により水質検査対象を撮像し、画像取得部により水質検査対象を示す第１の画像及び第２の画像を取得する画像取得ステップと、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出ステップと、算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成ステップと、を含む。

好ましくは、撮像装置は、水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される。

好ましくは、水質データ算出ステップは、第１の画像及び第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する。

好ましくは、画像取得ステップは、撮像装置により水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、所定の時間間隔で連続して撮像された第１の画像及び第２の画像を取得し、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて時系列の水質データを算出し、水質分布画像生成ステップは、算出した時系列の水質データに基づいて時系列の水質分布画像を生成する。

好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ〜７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成ステップは、水質分布画像として算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

好ましくは、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む。

好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成ステップは、水質分布画像として算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

好ましくは、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、水質データ算出ステップは、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成ステップは、水質分布画像として算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

本発明によれば、単一の結像レンズを有する撮像光学系を有する撮像装置により第１の画像及び第２の画像が取得され、その取得された第１の画像及び第２の画像に基づいて、水質分布画像が生成されるので、複数の結像レンズを有する撮像光学系を有する撮像装置で構成された水質検査システムに比べて、水質検査システムの小型化及び軽量化を図ることができ、撮像光学系の調整が簡便であり、各波長帯域の画像間の位置合わせの手間を省くことができる。

水質検査システムの概要を示す概念図である。 撮像装置の設置例を示す図である。 撮像装置のブロック構成の一例を模式的に示す図である。 マイクロレンズと対応する受光素子群とを光軸方向から見た模式図である。 図４（ａ）の破線Ａ−Ａにおける断面図である。 遮光マスクを瞳分割部として機能させた場合について説明する図である。 遮光マスクの形状の一例を示す斜視図である。 波長分離フィルタを光軸方向から見た場合の模式図である。 コンピュータコントローラの機能ブロック図である。 水質分布画像の一例を示す図である。 水質検査システムの動作フローを示す図である。 富栄養水の分光反射率に関して示す図である。 クロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。 クロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。 有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 総浮遊懸濁物質の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 総浮遊懸濁物質の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。 ターレット切り替え式光学フィルタ装置の正面図である。

以下、添付図面にしたがって本発明にかかる水質検査システム及び水質検査方法の好ましい実施の形態について説明する。

［水質検査システム］
図１は、水質検査システム１の概要を示す概念図である。

水質検査システム１は、撮像装置１０とコンピュータ１１とから構成されている。撮像装置１０は、水質検査対象である湖Ｗの撮像画像を取得する。すなわち、太陽３で照らされた湖Ｗでの反射光を撮像装置１０は受光して撮像画像を取得する。撮像装置１０で取得された撮像画像は、無線通信によりコンピュータ１１に送信される。そしてコンピュータ１１で受信された画像に基づき、コンピュータ１１に備えられた水質データ算出部２１（図９）により水質データの算出及び水質分布画像生成部２３（図９）で水質分布画像が生成される。なお、図１で示した例では、撮像装置１０で取得された画像が無線通信によりコンピュータ１１に逐次送られる例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、撮像装置１０が湖Ｗの撮像画像を全て取得した後に、コンピュータ１１の入力部（不図示）と撮像装置１０とを有線によりつないだ後に、撮像画像が送信されてもよい。

図２は、湖Ｗを水質検査対象とする場合の撮像装置１０の設置例を示す図である。図２に示す場合は、水質検査対象の湖Ｗの全体を分割して撮像可能な複数地点に設置される。すなわち、撮像装置１０は湖Ｗの一部分を撮像するように、例えば高さ３０ｍ〜１５０ｍの箇所に設置される。また撮像装置１０は、複数台設置され、湖Ｗの全面の撮像画像を取得できるようにしている。なお、水質検査対象と撮像装置１０の画角との関係によっては、分割撮影することなく水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置されてもよい。

［撮像装置］
図３は、撮像装置１０のブロック構成の一例を模式的に示す図である。

撮像装置１０は、波長が異なる光を受光して複数の画像を撮像する機能を提供する。撮像装置１０は、レンズ系１００、受光ユニット２０、画像取得部１７０、及び画像記録部１９０を備える。

レンズ系（撮像光学系）１００は、単一の撮像用のレンズ系であり、入射した光が通過する領域毎に異なる透過波長特性を持つ。レンズ系１００は、１以上のレンズ（結像レンズ）１００ａと、結像レンズの入射領域毎に透過波長帯域を異ならせるための波長分離フィルタ１００ｂを備える。

波長分離フィルタ１００ｂは、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタ及び第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタとを有している。すなわち、第１の波長帯域の光を透過させる光学フィルタ１００ｂ−Ａ（第１の光学フィルタ）と、第２の波長帯域の光を透過する光学フィルタ１００ｂ−Ｂ（第２の光学フィルタ）とを有している。なお、ここで波長帯域とはある一定の幅を有する波長の範囲であり、水質検査システム１において適切な水質検査を行える範囲で波長帯域が決定される。

ここで、レンズ１００ａの射出瞳１２０の瞳領域１２２ａ（第１の領域）には光学フィルタ１００ｂ−Ａが、瞳領域１２２ｂ（第２の領域）には光学フィルタ１００ｂ−Ｂがそれぞれ対応して配置されている。したがって、レンズ系１００を通過した被写体光のうち、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光は第１の波長帯域、瞳領域１２２ｂを通過した光は第２の波長帯域を有する光となっている。

なお、本実施形態の波長分離フィルタ１００ｂは、レンズ１００ａの瞳面の近傍であって、被写体光の光路上においてレンズ１００ａの後段に配置されているが、これと光学的に等価な位置に配置されていればよい。またレンズ系１００は、レンズ系全体で異なる透過波長特性を与える光路が存在すればよく、透過波長特性の違いが特定の光学フィルタの特定の光学面によって提供されなくてもよい。また、波長分離フィルタ１００ｂが、レンズ効果を併せ持っていてもよい。

レンズ系１００を通過した被写体光は、受光ユニット２０に入射する。受光ユニット２０は、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光、瞳領域１２２ｂを通過した光をそれぞれ分離して受光する。受光ユニット２０は、それぞれ分離して受光した光による信号を画像信号として画像取得部１７０に供給する。

画像取得部１７０は、第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する。すなわち画像取得部１７０は、画像信号から、それぞれ波長の異なる２つの画像を取得する。画像記録部１９０は、画像取得部１７０が取得した画像を記録する。画像記録部１９０は、不揮発性メモリに画像を記録してもよい。不揮発性メモリは、画像記録部１９０が有してもよい。また、不揮発性メモリは、撮像装置１０に対して着脱可能に設けられた外部メモリであってもよい。画像記録部１９０は、撮像装置１０の外部（例えばコンピュータ１１）に画像を出力してもよい。

受光ユニット（指向性センサ）２０は、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する。また受光ユニット２０では、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光される。

受光ユニット２０は、複数のマイクロレンズ１５２を有する。マイクロレンズ１５２は、光軸に垂直な方向に所定の規則にしたがって配置されている。各マイクロレンズ１５２には、それぞれ対応する受光素子群１６１が偏向光学要素として配置されている。受光素子群１６１は、複数の受光素子１６２から構成されている。

複数の受光素子１６２は、ＭＯＳ（Metal Oxide Semiconductor）又はＣＭＯＳ型撮像素子が用いられる。複数の受光素子１６２はこの他に、ＣＣＤ型撮像素子などの固体撮像素子が用いられてもよい。

なお、上述の説明では波長が互いに異なる２つの光束を受光する撮像装置１０の例に関して説明を行ったが、撮像装置１０はこれに限定されるものではない。例えば撮像装置１０は、波長が互いに異なる３つの光束を受光してもよい。

図４（ａ）は、マイクロレンズ１５２と対応する受光素子群１６１を光軸方向から見た模式図である。同図に示すように、本実施形態では、１つのマイクロレンズ１５２に対応して、４つの受光素子１６２−１ａ、１６２−１ｂ、１６２−２ａ、１６２−２ｂ、が２行２列に配置された受光素子群１６１が備えられている。

なお、マイクロレンズと対応する受光素子群は、図４（ｂ）に示すように、マイクロレンズ１５２に対して矩形状の受光素子１１６２−１及び１１６２−２が配置された受光素子群１１６１が対応していてもよい。

図５は、図４（ａ）の破線Ａ−Ａにおける断面図である。同図に示すように、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２−１ａに受光される。ここでは図示を省略しているが、瞳領域１２２ｂを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２−１ｂにも同様に受光される。

また、瞳領域１２２ｂを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２−２ａ及び１６２−２ｂに受光される。なお、同図に示す２６２は、隣接画素との間の干渉を防ぐために設けられた遮光部である。

前述のように、瞳領域１２２ａを通過した光は第１の波長帯域の光、瞳領域１２２ｂを通過した光は第２の波長帯域の光である。したがって、受光素子１６２−１ａ及び１６２−１ｂは第１の波長帯域の光を受光し、受光素子１６２−２ａ及び１６２−２ｂは第２の波長帯域の光を受光する。

このように、マイクロレンズがレンズ系１００の瞳と複数の受光素子１６２との結像関係を結ぶことで、各々の受光素子１６２が受光する光は、レンズ系１００の射出瞳１２０における予め定められた瞳領域１２２を通過したものに制限される。

受光素子群１６１の各受光素子１６２は、受光量に応じた強度の撮像信号を、画像取得部１７０に出力する。画像取得部１７０は、複数の受光素子１６２の撮像信号から、被写体の画像を生成し取得する。具体的には、画像取得部１７０は、受光素子群１６１から供給された撮像信号から、異なる波長帯域の画像を示す画像信号を生成する。

本例では、画像取得部１７０は、瞳領域１２２ａを通過した光を受光する受光素子１６２−１ａ及び１６２−１ｂの撮像信号から、第１の波長帯域の画像（第１の画像）を生成する。また瞳領域１２２ｂを通過した光を受光する受光素子１６２−２ａ及び１６２−２ｂの撮像信号から、第２の波長帯域の画像（第２の画像）を生成する。

本実施形態では、マイクロレンズが射出瞳の２つの領域を通過した光を、縦方向に２つの受光素子に入射させる例を示している。マイクロレンズが指向する射出瞳の２つの領域は、撮像光学系の透過波長がそれぞれ異なる各領域に対応する。このため、２つの異なる波長帯域の画像を、同時に、独立に、並列に得ることができる。したがって、撮像装置１０で取得される２つの画像は、同一の光軸を有する画像となる。この場合は、複数のマイクロレンズ１５２（マイクロレンズアレイ）が瞳分割部として機能している。

また、マイクロレンズ１５２に複数の受光素子１６２対応させる態様とは別に、マイクロレンズ１５２に一つの受光素子１６２を対応させて遮光マスクを瞳分割部として機能させることも可能である。図６は、図５と同様の断面図において、遮光マスクを瞳分割部として機能させた場合について説明する図である。この場合には、一つのマイクロレンズ１５２に対して一つの受光素子１６２が備えられており、各受光素子１６２は図７に示された遮光マスク２２６２−１および２２６２−２で一部が遮光されている。これにより、レンズ系１００の射出瞳１２０の瞳領域１２２ａを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２−１ａに受光される。また、瞳領域１２２ｂを通過した光は、マイクロレンズ１５２により、受光素子１６２−２ａ及び１６２−２ｂに受光される。

図７（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ各受光素子上に形成される遮光マスク２２６２−１及び遮光マスク２２６２−２の形状の一例を示す斜視図である。遮光マスク２２６２−１の開口部は、光学フィルタ１００ｂ−Ａと相似形状となっており、受光素子１６２の半分のみに受光させる形状となっている。また遮光マスク２２６２−２の開口部は、光学フィルタ１００ｂ−Ｂと相似形状となっており、遮光マスク２２６２−１の開口部の半分のみに受光させる形状となっている。なお、遮光マスク２２６２−１及び２２６２−２の形状は、図７で示したように半円形状に限定されず、波長分離フィルタ１００ｂに対応して受光素子１６２の受光領域を半分に塞ぐような形状を採用することができる。

図８は、波長分離フィルタを光軸方向から見た場合の模式図である。

図８（ａ）は、図３に示す波長分離フィルタ１００ｂを光軸方向から見た模式図である。同図に示すように、波長分離フィルタ１００ｂは、光学フィルタ１００ｂ−Ａ、光学フィルタ１００ｂ−Ｂが縦方向に分割されて配置されている。ここで光学フィルタ１００ｂ−Ａは、結像レンズの第１の領域に対応する第１の光学フィルタであり、第１の波長帯域の光を透過させる第１の光学フィルタである。また光学フィルタ１００ｂ−Ｂは、結像レンズの第２の領域に対応する第２の光学フィルタであり、第２の波長帯域の光を透過させる第２の光学フィルタである。

図８（ｂ）は、他の例の波長分離フィルタ１０２ｂを光軸方向から見た模式図である。波長分離フィルタ１０２ｂは、レンズ１００ａの中心に対応する点からの距離により区分された円形及び円環形状の光学フィルタからなる。本例では、波長分離フィルタ１０２ｂの中心に円形の光学フィルタ１０２ｂ−Ａ、及び波長分離フィルタ１０２ｂの外側に円環形状の光学フィルタ１０２ｂ−Ｂが配置されている。波長分離フィルタ１０２ｂが、レンズ効果を併せ持つ態様も可能である。

このように各波長帯域を透過させる光学フィルタを配置した場合であっても、複数の受光素子１６２によって各波長帯域を分離して受光することができる。

［コンピュータ］
次に、水質検査システム１を撮像装置１０と共に構成するコンピュータ１１に関して説明する。

コンピュータ１１（図１）は、撮像装置１０から送られてくる画像データ（画像）等のデータ類を受信する。コンピュータコントローラ１４は、コンピュータ１１を統括的に制御し、撮像装置１０からの画像データを画像処理する。コンピュータ１１はディスプレイ１６（図１）を有し、コンピュータコントローラ１４における処理内容等が必要に応じてディスプレイ１６に表示される。ユーザは、ディスプレイ１６の表示を確認しながらキーボード等の入力手段（図示省略）を操作することで、コンピュータコントローラ１４に対してデータやコマンドを入力することができる。これによりユーザは、コンピュータ１１を制御することができる。

コンピュータコントローラ１４は、制御処理に必要な回路類を有し、例えば演算処理回路（ＣＰＵ（central processing Unit）等）やメモリ等を具備する。

図９は、コンピュータコントローラ１４の機能ブロック図である。コンピュータコントローラ１４は、水質データ算出部２１及び水質分布画像生成部２３が設けられている。また、コンピュータコントローラ１４には撮像装置１０で取得された第１の画像Ｐ１及び第２の画像Ｐ２が入力される。

水質データ算出部２１は、撮像装置１０により撮像された水質検査対象を示す画像であって、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データを算出する。例えば、水質データ算出部２１は、第１の画像Ｐ１及び第２の画像Ｐ２における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する。すなわち、水質データ算出部２１は、第１の画像Ｐ１と第２の画像Ｐ２とにおける同じ位置での第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光の反射率の比又は差により水質データを算出する。例えば水質データ算出部２１は、水質データとして、水質に関連する物質の濃度を算出する。なお、第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光と水質検査対象の水質データとの関係は後述する。

水質分布画像生成部２３は、水質データ算出部２１により算出した水質データに基づいて水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する。例えば水質分布画像生成部２３は、水質データが水質に関連する物質の濃度であった場合には、湖Ｗの水質に関連する物質の濃度の分布画像を生成する。

図１０は、水質分布画像生成部２３で生成される水質分布画像の一例を示す図である。図１０で示された水質分布画像２５は、湖Ｗにおける水質に関連する物質（例えばクロロフィルａ）の濃度分布が示されており、水質に関連する物質の濃度が高いエリア、標準エリア、低いエリアが示されている。水質分布画像生成部２３で生成された水質分布画像２５は、コンピュータ１１のディスプレイ１６に表示される。

なお水質分布画像生成部２３は、時系列の水質分布画像２５を生成してもよい。すなわち、撮像装置１０は、水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、画像取得部１７０は、所定の時間間隔で連続して撮像された第１の画像及び第２の画像を取得する。そして水質データ算出部２１は、取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて時系列の水質データを算出する。水質分布画像生成部２３は、時系列の水質データに基づいて、時系列の水質分布画像２５を生成する。

例えば水質分布画像生成部２３は、時間単位の水質分布画像２５を生成してもよいし、日にち単位の水質分布画像２５を生成してもよいし、月単位の水質分布画像２５を生成してもよい。

図１１は、水質検査システム１の動作フローを示す図である。

先ず水質検査システム１のユーザは、水質検査対象の水質検査を行うにあたり、水質検査に用いる物質を決定する。すなわち、ユーザは水質検査システム１により検出を行う物質を決定する（ステップＳ１０）。その後ユーザは、検出を行う物質に合わせて、第１の波長帯域及び第２の波長帯域を決定する（ステップＳ１１）。そして、決定された第１の波長帯域及び第２の波長帯域に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタが撮像装置１０にセットされる。

そして撮像装置１０は、水質検査対象の第１の画像及び第２の画像を取得する（ステップＳ１２：画像取得ステップ）。その後、撮像装置１０で取得された第１の画像及び第２の画像は、コンピュータ１１に入力される。

コンピュータ１１の水質データ算出部２１は、入力された第１の画像及び第２の画像に基づいて、水質データを算出する（ステップＳ１３：水質データ算出ステップ）。その後、水質分布画像生成部２３は、水質データ算出部２１が算出した水質データに基づいて、水質分布画像を生成する（ステップＳ１４：水質分布画像生成ステップ）。その後、コンピュータ１１はディスプレイ１６に水質分布画像を表示する（ステップＳ１５）。

上記実施形態において、（例えば、画像処理部、輪郭強調部、色補正部、特徴抽出部）といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータ１１に代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。

上述の各構成及び機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは両者の組み合わせによって適宜実現可能である。例えば、上述の処理ステップ（処理手順）をコンピュータ１１に実行させるプログラム、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一時的記録媒体）、或いはそのようなプログラムをインストール可能なコンピュータ１１に対しても本発明を適用することが可能である。

［水質データ］
次に、水質検査システム１において、水質検査対象の水質データを算出する場合に、検出される具体的な物質及びその物質を検出するための波長帯域に関して説明する。

一般に、海洋及び湖沼の水質をリモートセンシングにより検査する場合には、クロロフィルa（Ｃｈｌ．ａ（Chlorophyll-a））、溶存有機物（ＤＯＭ（Dissolved organic matter）、例えば有色溶存有機物（ＣＤＯＭ（Colored dissolved organic matter））が使われる）、又は浮遊懸濁物質（ＳＳ（suspended solids））の水中の濃度を推定することにより行われる。これらの物質の水中の濃度を推定する場合には、水質検査対象の水面での分光反射率を測定することにより行われ、濃度を推定する物質、その推定される物質の濃度、及び水質検査を行う場所（外洋、沿岸、湖沼、又は河口付近）によって、最適な分光反射率を測定するための波長帯域が変化する。

以下に、水質検査を行う場合に検出される代表的な物質とその検出に使用される波長帯域に関して説明する。

［クロロフィルａ］
クロロフィルａは、水質検査において水中の濃度が推定される代表的な物質の一つである。

図１２は、典型的な富栄養水の分光反射率に関して示す図である。同図では、Ｘ軸に波長が示されＹ軸に反射率が示されており、典型的な富栄養水の分光反射率のグラフが示されている。

典型的な富栄養水の分光反射率の特性は、波長が５７０ｎｍ付近に最大値を持つ。また、波長６７０ｎｍ付近の極小はクロロフィルａによる光の吸収が起因するものである。特に富栄養水の湖沼及び沿岸における水質検査においては、６５０ｎｍから７２０ｎｍまでの波長での反射率の最小値と最大値との比又は差が、水中のクロロフィルａの濃度と相関が高いことが知られている。そこで、この波長帯域の反射率の最小値と最大値とを使用して、クロロフィルａの濃度の推定が行われる。なお、クロロフィルａの濃度の増加に伴い、最大値は高波長側へシフトしていくことが知られているが、上述したように、撮像装置１０は、第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタでの透過させる波長帯域を変化させることにより、この高波長側へのシフトにも対応することができる。

基本的なクロロフィルａの推定モデルとして、以下のような２波長のバンド比法による推定が知られている。

（式１）

Chl.a：クロロフィルａの濃度
R(λ)：波長λの反射率
使われる２波長は水域によって異なることが知られており、例えば沿岸では６７０ｎｍと７２０ｎｍとが使用されている。

図１３及び図１４は、水質検査対象が湖沼の場合にクロロフィルａの濃度の推定に最適な波長に関して説明する図である。

図１３（ａ）及び（ｂ）は、２波長の最適相関係数を示す図である。図１３のグラフは、日本の鳥取県にある東郷池において８測点で９日間（サンプル数７２）データを集め、グラフ化を行ったものである。具体的には、全波長域における分光反射率を測定し、その測定された反射率を上記の式１を用いて、クロロフィルａの濃度との相関を調べた。なお、分光反射率を測定した箇所の表層水を採水して解析することにより、実際の水中でのクロロフィルａの濃度を取得している。

図１３（ａ）には、縦軸に第１の波長が示されており横軸に第２の波長が示されており、相関係数（決定係数）Ｒ^２が濃度によって示されている。また図１３（ｂ）には、第１の波長を６６７ｎｍとして第２の波長を６９７ｎｍとした場合に第１の波長と第２の波長との比と実際に採取されたクロロフィルａの水中の濃度を示している。

図１４は、第１の波長を６６７ｎｍとして固定し、第２の波長として様々な値が採用された場合の、平均二乗誤差RMSE(Root Mean Square Error)と相関係数（決定係数）Ｒ^２との関係を示したグラフである。なお、図１３（ａ）及び図１４中の矢印は、最も適する波長帯域を示す。

図１３（ａ）及び（ｂ）、及び図１４に示されるように、東郷池のクロロフィルａの濃度を推定するには６６７ｎｍと６９７ｎｍとの波長の比（又は差）を測定することが良いことが分かる。

そこで、水質検査システム１を使用してクロロフィルａの濃度に基づいて、水質検査を行う場合には、以下のようにする。

第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ〜７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない第１の波長帯域の光及び第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させるようにする。より好ましくは、第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含むようにする。

そして水質データ算出部２１は、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、水質分布画像生成部２３は、水質分布画像として算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

［有色溶存有機物］
溶存有機物の一つである有色溶存有機物は、水質検査において水中の濃度が推定される代表的な物質の一つである。有色溶存有機物は、上記した式に基づいて水中の濃度が推定されて水質検査に使用されている。

図１５及び図１６は、水質検査対象が湖沼の場合に有色溶存有機物の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。

図１５（ａ）及び（ｂ）は、２波長の最適相関係数を示す図である。図１５のグラフは、日本の鳥取県にある東郷池において、８測点において９日間（サンプル数７２）に基づいて、グラフ化を行ったものである。図１５（ａ）には、縦軸に第１の波長が示されており横軸に第２の波長が示されており、相関係数（決定係数）Ｒ^２が濃度によって示されている。また図１５（ｂ）には、第１の波長を６７１ｎｍとして第２の波長を４０９ｎｍとした場合に第１の波長と第２の波長との比と実際に採取された有色溶存有機物の水中の濃度を示している。なお、分光反射率を測定した箇所の表層水を採水して解析することにより、実際の水中での有色溶存有機物の濃度を取得している。

図１６は、第１の波長を６７１ｎｍとして固定し、第２の波長として様々な値が採用した場合の、平均二乗誤差RMSEと相関係数（決定係数）Ｒ^２との関係を示したグラフである。なお、図中の矢印は、最も適する波長帯域を示す。なお、図１５（ａ）及び図１６中の矢印は、最も適する波長帯域を示す。

図１５（ａ）及び（ｂ）、及び図１６に示されるように、東郷池の有色溶存有機物の濃度を推定するには６７１ｎｍと４０９ｎｍとの波長の比（又は差）を測定することが良いことが分かる。

そこで、水質検査システム１を使用して有色溶存有機物の濃度に基づいて、水質検査を行う場合には、以下のようにする。

第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させる。

そして水質データ算出部２１は、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして有色溶存有機物の濃度を算出し、水質分布画像生成部２３は、水質分布画像として算出した有色溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

［浮遊懸濁物質］
浮遊懸濁物質は、水質検査において水中の濃度が推定される代表的な物質の一つである。浮遊懸濁物質は、上記した式に基づいて水中の濃度が推定されて水質検査に使用されている。

図１７は、水質検査対象が湖沼の場合に総浮遊懸濁物質（ＴＳＳ）の濃度の推定に最適な波長を説明する図である。

図１７（ａ）及び（ｂ）は、２波長の最適相関係数を示す図である。図１７は、日本の鳥取県にある東郷池において、８測点において９日間（サンプル数７２）に基づいて、グラフ化を行ったものである。図１７（ａ）には、縦軸に第１の波長が示されており横軸に第２の波長が示されており、相関係数（決定係数）Ｒ^２が濃度によって示されている。また図１７（ｂ）には、第１の波長を５０５ｎｍとして第２の波長を７２２ｎｍとした場合に第１の波長と第２の波長との比と実際に採取された総浮遊懸濁物質の水中の濃度を示している。なお、分光反射率を測定した箇所の表層水を採水して解析することにより、実際の水中での総浮遊懸濁物質の濃度を取得している。

図１７に示されるように、東郷池の総浮遊懸濁物質の濃度を推定するには５０５ｎｍと７２２ｎｍとの波長の比（又は差）を測定することが良いことが分かる。

そこで、水質検査システム１を使用して総浮遊懸濁物質の濃度に基づいて、水質検査を行う場合には、以下のようにする。

第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み第１の波長帯域と重複しない第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させる。

そして水質データ算出部２１は、画像取得部１７０により取得した第１の画像及び第２の画像に基づいて水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、水質分布画像生成部２３は、水質分布画像として算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する。

以上で説明したように、水質検査システム１は、撮像装置１０の第１の波長帯域及び第２の波長帯域を適宜変えることにより、水質検査に用いられる物質の濃度の推定を行うことができる。なお、水質検査システム１で行える水質検査に用いられる物質は上述した物に限定されるものではない。また、水質検査システム１は、例えばのり養殖におけるのりの色調検査や、サンゴモニタリングにも応用が可能である。

＜応用例１＞
次に、水質検査システム１の応用例１について説明する。本例の水質検査システム１は、撮像装置１０が無人飛行体に配設される。

図１８は、本例の撮像装置１０に関して示した図である。本例の撮像装置１０は、ドローン８に配設されており、例えば湖Ｗの上空を飛行しながら湖Ｗの水面の画像を取得する。例えばドローン８は、上空３０ｍから１００ｍの間を飛行し、湖Ｗの水面を分割撮影して湖Ｗの全範囲の画像を取得する。撮像装置１０をドローン８に配設して第１の画像及び第２の画像を取得させることにより、撮像装置１０の設置場所に関する問題なく、水質検査対象の画像を取得することができる。

＜応用例２＞
次に、水質検査システム１の応用例２について説明する。本例の水質検査システム１は、撮像装置１０が光学フィルタ交換部を備える。

光学フィルタ交換部は、水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタを選択してセット可能である。

図１９は、ターレット切り替え式光学フィルタ装置（光学フィルタ交換部）３００２の正面図である。本図に示すように、ターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２は円板形状であり、ターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２の同一円周上には、それぞれ第１の波長帯域と第２の波長帯域が異なる光学フィルタ３０１０、３０１２、３０１４、及び３０１６が９０度の等間隔で配設されている。ターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２は中心軸３００６を中心にして回転して、光学フィルタ３０１０、３０１２、３０１４、及び３０１６が切り替わる。これにより、撮像装置１０は第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタの波長帯域を切り替えることが可能となる。

このターレット切り替え式光学フィルタ装置３００２を図１に示す撮像装置１０に適用することで、レンズ１００ａの光路上の光学フィルタを交換可能となる。

以上で本発明の例に関して説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。

１ 水質検査システム
３ 太陽
８ ドローン
１０ 撮像装置
１１ コンピュータ
１４ コンピュータコントローラ
１６ ディスプレイ
２０ 受光ユニット
２１ 水質データ算出部
２３ 水質分布画像生成部
２５ 水質分布画像
１００ レンズ系
１００ａ レンズ
１００ｂ 波長分離フィルタ
１０２ｂ 波長分離フィルタ
１２０ 射出瞳
１２２ａ 瞳領域
１２２ｂ 瞳領域
１５２ マイクロレンズ
１６１ 受光素子群
１６２ 受光素子
１７０ 画像取得部
１９０ 画像記録部
２６２ 遮光部
３００２ ターレット切り替え式光学フィルタ装置
Ｓ１０−Ｓ１５ 水質検査方法の工程

Claims (18)

1. 結像レンズと、前記結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる前記第１の光学フィルタ及び前記第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる前記第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、
   ２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、前記撮像光学系の前記第１の光学フィルタ及び前記第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、
   前記指向性センサから前記第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と前記第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部と、を有する撮像装置と、
   前記撮像装置により撮像された水質検査対象を示す画像であって、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出部と、
   前記水質データ算出部により算出した前記水質データに基づいて前記水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成部と、
   を備えた水質検査システム。
2. 前記撮像装置は、光学フィルタ交換部を備え、
   前記光学フィルタ交換部は、前記水質検査対象の水質に関連する物質の種類に応じて前記第１の光学フィルタ及び前記第２の光学フィルタを選択してセット可能である請求項１に記載の水質検査システム。
3. 前記指向性センサは、瞳分割部として機能する遮光マスク又はマイクロレンズアレイを有する請求項１又は２に記載の水質検査システム。
4. 前記撮像装置は、前記水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は前記水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される請求項１から３のいずれか１項に記載の水質検査システム。
5. 前記水質データ算出部は、前記第１の画像及び前記第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する請求項１から４のいずれか１項に記載の水質検査システム。
6. 前記撮像装置は、前記水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、
   前記画像取得部は、前記所定の時間間隔で連続して撮像された前記第１の画像及び前記第２の画像を取得し、
   前記水質データ算出部は、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて時系列の前記水質データを算出し、
   前記水質分布画像生成部は、前記算出した時系列の前記水質データに基づいて時系列の前記水質分布画像を生成する請求項１から５のいずれか１項に記載の水質検査システム。
7. 前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ〜７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない前記第１の波長帯域の光及び前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
   前記水質データ算出部は、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、
   前記水質分布画像生成部は、前記水質分布画像として前記算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の水質検査システム。
8. 前記第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、前記第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む請求項７に記載の水質検査システム。
9. 前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
   前記水質データ算出部は、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、
   前記水質分布画像生成部は、前記水質分布画像として前記算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の水質検査システム。
10. 前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    前記水質データ算出部は、前記画像取得部により取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、
    前記水質分布画像生成部は、前記水質分布画像として前記算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の水質検査システム。
11. 結像レンズと、前記結像レンズの第１の領域及び第２の領域にそれぞれ対応する第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタであって、第１の波長帯域の光を透過させる前記第１の光学フィルタ及び前記第１の波長帯域と異なる第２の波長帯域の光を透過させる前記第２の光学フィルタとを有する撮像光学系と、２次元状に配列された光電変換素子により構成された複数の画素を有する指向性センサであって、前記撮像光学系の前記第１の光学フィルタ及び前記第２の光学フィルタを介して入射する光束をそれぞれ瞳分割して選択的に受光する指向性センサと、前記指向性センサから前記第１の光学フィルタを介して受光した第１の画像と前記第２の光学フィルタを介して受光した第２の画像とをそれぞれ取得する画像取得部とを有する撮像装置を使用する水質検査方法であって、
    前記撮像装置により水質検査対象を撮像し、前記画像取得部により前記水質検査対象を示す前記第１の画像及び前記第２の画像を取得する画像取得ステップと、
    前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データを算出する水質データ算出ステップと、
    前記算出した前記水質データに基づいて前記水質検査対象の水質分布を示す水質分布画像を生成する水質分布画像生成ステップと、
    を含む水質検査方法。
12. 前記撮像装置は、前記水質検査対象の全体の撮像が可能な高さに設置され、又は前記水質検査対象の全体を分割して撮像可能な複数地点に設置され、又は無人飛行体に配設される請求項１１に記載の水質検査方法。
13. 前記水質データ算出ステップは、前記第１の画像及び前記第２の画像における同じ位置の画素データの比又は差に基づいて水質データを算出する請求項１１又は１２に記載の水質検査方法。
14. 前記画像取得ステップは、前記撮像装置により前記水質検査対象を所定の時間間隔で連続して撮像し、前記所定の時間間隔で連続して撮像された前記第１の画像及び前記第２の画像を取得し、
    前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて時系列の前記水質データを算出し、
    前記水質分布画像生成ステップは、前記算出した時系列の前記水質データに基づいて時系列の前記水質分布画像を生成する請求項１１から１３のいずれか１項に記載の水質検査方法。
15. 前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、６５０ｎｍ〜７４０ｎｍの波長帯域内の互いに重複しない前記第１の波長帯域の光及び前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとしてクロロフィルａの濃度を算出し、
    前記水質分布画像生成ステップは、前記水質分布画像として前記算出したクロロフィルａの濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１１から１４のいずれか１項に記載の水質検査方法。
16. 前記第１の波長帯域は６７０ｎｍの波長を含み、前記第２の波長帯域は７００ｎｍの波長を含む請求項１５に記載の水質検査方法。
17. 前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、４１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び６７０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして溶存有機物の濃度を算出し、
    前記水質分布画像生成ステップは、前記水質分布画像として前記算出した溶存有機物の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１１から１４のいずれか１項に記載の水質検査方法。
18. 前記第１の光学フィルタ及び第２の光学フィルタは、５１０ｎｍの波長を含む前記第１の波長帯域の光、及び７２０ｎｍの波長を含み前記第１の波長帯域と重複しない前記第２の波長帯域の光をそれぞれ透過させ、
    前記水質データ算出ステップは、前記取得した前記第１の画像及び前記第２の画像に基づいて前記水質検査対象の水質データとして浮遊懸濁物質の濃度を算出し、
    前記水質分布画像生成ステップは、前記水質分布画像として前記算出した浮遊懸濁物質の濃度の分布を示す濃度分布画像を生成する請求項１１から１４のいずれか１項に記載の水質検査方法。