自來水公司為提供量足、質優的自來水供使用，在淨水場淨化流程之前，會引進原水至養魚觀測箱內，藉由人工觀察觀測魚的存活及活動情形，判斷所取用的原水水質是否安全，但是，人工觀測通常無法連續不間斷觀察，容易因疏忽而導致無法在第一時間發現水質變異的危害。本研究為強化監測觀測魚的活動情形，及提升水質可能遭受污染的預警反應，運用影像處理技術及觀測魚的天然避險行為，建立可自動化監測水質狀況的警戒條件，協助淨水場人員從事監測水質的安全工作，改善人工無法連續監測的問題。
本研究參考自來水公司的原水毒物污染監視養魚試驗作業要點(如附錄)，採用與作業要點相同的觀測魚箱，並以經濟合作發展組織所推薦，使用於水生急毒性試驗魚種之一的斑馬魚，為本研究試驗用魚，過程中經有色染劑的流場預備試驗結果，設定本研究影像分析的警戒區域，並以模擬急毒性物質攻擊觀測魚，將觀察試驗結果分析後，撰寫成軟體，藉由影像擷取分析及模擬人工監測，協助建立自動化監測的系統，並於發現水質變異時，即時警示操作人員注意水質情況，本研究論文為達到以生物指標做為水質預警的自動化監測依據，也參酌環保署的原水水質魚類測試規範，以測試生物半數出現反應的劑量進行觀察試驗，本研究目的在於監測預警，故不以測試受測生物半數死亡的劑量進行觀察，最終確認本研究論文在模擬急毒性物質進入觀測箱內，建立的自動化監測預警系統方法，是確實可行的。

This research attacked zebrafish in raw water with imitated poisonous reagents and improved human monitoring of zebrafish activity by analyzing image of zebrafish activity. By image processing methods and natural risk avoidance activity of zebrafish, this research established an automatic water monitoring system. If the automatic water quality monitoring system sensed water quality problem when zebrafish activity met derived condition, it alert water purification plant operators to avoid serious deterioration of water quality. This research used zebrafish as biologic indicator for water quality monitoring and warning experiments.

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