CN117178144A - 检测装置、检测方法、检测程序以及检测系统 - Google Patents

Abstract

在早期检出发生架桥。检测装置(1)具备：移动数据生成部(103)，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及检测部(104)，基于该移动数据检测架桥的发生。

Description

检测装置、检测方法、检测程序以及检测系统

技术领域

本发明涉及检测料斗中的架桥的发生的检测装置等。

背景技术

在一般的垃圾焚烧设施中设有被称为料斗的漏斗状的装置。贮存在被称为垃圾坑的贮存设备中的垃圾通过起重机等被抓起并投入料斗中，并从料斗送入焚烧炉中焚烧。在这样的焚烧设施中，被投入料斗的垃圾有可能在料斗内呈架桥状堵塞，这种现象被称为架桥。

当发生架桥时，由于架桥的上部的垃圾持续停留在相同的位置，蓄积在料斗内的垃圾的高度(垃圾水平)维持在较高的状态。通常，以垃圾水平的下降作为触发向料斗投入垃圾，因此若发生架桥则无法向料斗投入新的垃圾。另一方面，架桥的下方的垃圾被送入焚烧炉依次焚烧，若放置不管架桥，则焚烧炉内的垃圾的量减少，进一步放置不管则会导致焚烧炉内没有燃烧的垃圾的状态。

若焚烧炉内的垃圾的量减少或者没有垃圾，则焚烧炉内的温度会降低，需要利用燃烧器等进行加热，根据情况有时还需要使焚烧炉停止。作为用于避免这样的事态的技术，例如可以举出下述的专利文献1。专利文献1记载了基于周期性测量的料斗水平来检测架桥。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开平10-238735号

发明内容

(一)要解决的技术问题

然而，由于垃圾包含各种物体而形状不固定，另外，有时一部分的垃圾会在向料斗投入时跳起或卡挂在料斗的上部，因此难以稳定且正确地测量料斗水平。因此，在基于料斗水平检测架桥的情况下，必须设定避免误检测频繁发生的程度的检测阈值，因此会在从发生架桥起到检出前的期间产生较大的时滞。此外，这样的问题不限于设置于垃圾焚烧炉的料斗，是可能发生架桥的任意用途的料斗的共同问题。

本发明的一方式针对上述问题做出，其目的在于，提供能够在早期检出发生架桥的检测装置等。

(二)技术方案

为了解决上述问题，本发明一方式的检测装置具备：移动数据生成部，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及检测部，基于所述移动数据生成部生成的所述移动数据，检测所述料斗中的架桥的发生。

另外，为了解决上述问题，本发明一方式的检测方法是由一个或多个信息处理装置执行的架桥检测方法，包含：移动数据生成步骤，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及检测步骤，基于在所述移动数据生成步骤中生成的所述移动数据，检测所述料斗中的架桥的发生。

另外，为了解决上述问题，本发明一方式的检测装置具备：移动数据生成部，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及检测部，基于将所述移动数据输入已学习模型而得到的输出值，检测所述料斗中的架桥的发生，所述已学习模型学习了对象物的移动状态与当该对象物为该移动状态时是否发生了架桥的关系。

另外，为了解决上述问题，本发明一方式的检测系统包含：摄影装置，从上方拍摄收容对象物的料斗；检测装置，基于移动数据，检测所述料斗中的架桥的发生，所述移动数据根据所述摄影装置拍摄的时序的多个图像而生成，表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态；以及通知装置，当所述检测装置检出发生架桥时，通知发生了架桥。

(三)有益效果

根据本发明的一方式，能够在早期检出发生架桥。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1的检测装置的主要部分结构的一例的框图。

图2是表示本发明的实施方式1的检测系统的结构例的图。

图3是表示有无垃圾的判定方法的例子的图。

图4是表示移动数据的生成方法的例子的图。

图5是对检测架桥的发生的检测方法进行说明的图。

图6是表示上述检测装置执行的处理的一例的流程图。

图7是表示本发明的实施方式2的检测装置的主要部分结构的一例的框图。

具体实施方式

〔实施方式1〕

(系统结构)

基于图2对本实施方式的检测系统100的结构进行说明。图2是表示检测系统100的结构例的图。图2示出了将检测系统100应用于设置在垃圾焚烧设施中的料斗A的架桥检测的例子。此外，检测系统100不限于料斗A而能够应用于可能发生架桥的任意用途的料斗。收容于料斗A的对象物为垃圾G，但是检测系统100能够对收容垃圾G以外的任意对象物的料斗检测架桥。

在图2所示的垃圾焚烧设施中，设置有贮存垃圾G的垃圾坑B和焚烧垃圾G的焚烧炉C。垃圾坑B内的垃圾G通过起重机被投入料斗A。在料斗A的上部形成有以向外侧扩展的方式倾斜的倾斜面A1，垃圾G在该倾斜面A1上滑落而进入料斗A的内部，并暂时收容于此。此外，料斗A内的垃圾G从其下部的开口部A2依次被送入焚烧炉C进行焚烧。此外，在图2例中，开口部A2附近成为不存在垃圾G的空洞。这是由于垃圾在料斗A内呈架桥状堵塞，也就是发生架桥而引起的。在未发生架桥的正常的工作状态下，在开口部A2附近也会积满垃圾G。

如上所述，检测系统100是检测料斗A中的架桥的发生的系统，包含检测装置1、摄影装置2和通知装置3。摄影装置2配置于料斗A的上方，每隔规定时间从上方拍摄料斗A。另外，检测装置1获取摄影装置2拍摄的各图像，使用这些图像来检测料斗A中的架桥的发生。此外，通知装置3当检测装置1检出发生架桥时向检测系统100的用户通知发生了架桥。

此外，图2示出了利用声音通知发生了架桥的例子，也就是通知装置3为声音输出装置的例子，但是不限于该例。通知方法只要是能够使通知对象者识别发生了架桥的方法即可，通知装置3也只要应用与通知方法对应的装置即可。例如，通知装置3也可以为警报灯或显示装置等。

更详细而言，摄影装置2对料斗A拍摄时序的多个图像。此外，检测装置1基于移动数据来检测料斗A中的架桥的发生，所述移动数据根据摄影装置2拍摄的时序的多个图像而生成，表示在拍摄多个该图像的期间中的垃圾G的移动状态。

在此，本发明的发明人通过仔细观察从上方拍摄各种料斗而得到的图像，发现了：在发生架桥时拍摄的图像中，表现出与在未发生架桥时拍摄的图像不同的特征。更详细而言，发现了：在发生架桥时与正常工作时，映现于图像中的对象物的移动状态存在差异。

检测装置1基于该见解来检测架桥的发生。如上所述，在发生架桥时与正常工作时，映现于图像中的垃圾G的移动状态存在差异。因此，能够基于移动数据来检测架桥的发生，所述移动数据根据时序的多个图像而生成，表示在拍摄多个该图像的期间中的垃圾G的移动状态。此外，对于该检测方法的详细情况将在后面叙述。

另外，由于在刚发生架桥后的图像中可观察到在发生架桥时特有的移动状态，因此能够采用上述的结构在早期检出发生架桥。此外，根据上述的结构，与基于料斗水平的架桥检测相比，能够稳定且高精度地进行检测。这是因为：使用料斗水平计难以稳定且正确地测量不定型的对象物的高度，与此相对，在从上方拍摄料斗A而得到的图像中可稳定地观察在发生架桥时特有的移动状态。

如上所述，检测系统100包含：检测装置1、摄影装置2和通知装置3。摄影装置2从上方拍摄收容垃圾G的料斗A。检测装置1基于移动数据来检测料斗A中的架桥的发生，所述移动数据根据摄影装置2拍摄的时序的多个图像而生成，表示在拍摄多个该图像的期间中的垃圾G的移动状态。通知装置3当检测装置1检出发生架桥时，通知发生了架桥。根据该结构，能够在早期检出发生架桥并进行通知。

此外，检测装置1的配置场所并无特别限定，例如，可以配置于垃圾焚烧设施，也可以配置于对多个垃圾焚烧设施进行监视的监视中心等。另外，图2示出了用1个检测装置1对1个料斗A监视、检测架桥的发生的例子，但是也可以用1个检测装置1对多个料斗监视、检测架桥的发生。在该情况下，例如可以使检测装置1为云服务器。

另外，当检出发生架桥时进行的处理不限于上述例。例如，当在垃圾焚烧设施中设有用于消除架桥的架桥去除装置时，检测装置1当检出发生架桥时使架桥去除装置动作，自动地消除架桥。架桥去除装置只要是能够消除架桥的装置即可，例如可以是具备将积存于料斗的垃圾下压的下压件的装置等。

(检测装置的结构)

基于图1对检测装置1的结构进行说明。图1是表示检测装置1的主要部分结构的一例的框图。如图所示，检测装置1具备：总体地控制检测装置1的各部的控制部10、和存储检测装置1使用的各种数据的存储部11。另外，检测装置1具备：用于检测装置1与其他装置通信的通信部12；接受对检测装置1输入的各种数据的输入部13；以及用于检测装置1输出各种数据的输出部14。

另外，控制部10包含：数据获取部101、判定部102、移动数据生成部103、检测部104和通知控制部105。此外，在存储部11存储有图像DB111。

数据获取部101获取从上方拍摄料斗A而得到的时序的多个图像。如上所述，在检测系统100中，摄影装置2拍摄从上方拍摄料斗A而得到的时序的多个图像，因此数据获取部101只要获取摄影装置2拍摄的图像即可。此外，数据获取部101可以经由通信部12而以通信方式从摄影装置2获取图像，也可以获取经由输入部13输入的图像。数据获取部101将得到的图像记录于图像DB111。此外，摄影装置2也可以是拍摄动态图像的装置。在该情况下，数据获取部101只要从摄影装置2拍摄的动态图像中获取时序的多个图像(例如，每隔规定时间的帧图像)即可。

判定部102对如下情况进行判定，即：在数据获取部101得到的图像中的成为用于检测是否发生了架桥的解析对象的对象区域是否映现有垃圾。关于对象区域中的垃圾的判定方法将在后面基于图3进行详述。

移动数据生成部103根据数据获取部101获取并记录到图像DB111中的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的垃圾的移动状态的移动数据。关于移动数据的生成方法将在后面基于图4进行详述。

检测部104基于移动数据生成部103生成的移动数据，来检测料斗A中的架桥的发生。关于检测架桥的发生的检测方法将在后面基于图5进行详述。

通知控制部105当检测部104检出发生架桥时，通知发生了架桥。具体而言，通知控制部105当检测部104检出发生架桥时，使通知装置3输出表示发生架桥的声音来通知发生了架桥。此外，架桥的发生的通知方法只要能够使通知对象者识别发生了架桥即可，并无特别限定。例如，当在通知对象者的附近配置了检测装置1时，可以是通知控制部105使输出部14输出表示发生了架桥的信息。另外，例如通知控制部105可以通过向通知对象者所持有的终端装置发送消息等方法来进行通知。

如上所述，检测装置1具备移动数据生成部103和检测部104。移动数据生成部103根据从上方拍摄料斗A而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的垃圾的移动状态的移动数据。检测部104基于移动数据生成部103生成的移动数据，检测料斗A中的架桥的发生。根据该结构，能够在早期检出发生架桥。

另外，移动数据只要有在不同的时间拍摄的2张图像即可生成，详情后述。因此，可以不必进行机器学习等，立即在垃圾焚烧设施中开始检测装置1的运用。另外，即使摄影装置2的设置场所或拍摄角度稍微变更也能够不受影响地进行检测。此外，设想在设置于垃圾焚烧设施内的摄影装置2的透镜上附着有污渍，但是由于附着的污渍不移动，这样的污渍对移动数据的生成所造成的影响是有限的。也就是说，包含检测装置1的检测系统100具有导入容易且能够稳定运用的优点。

(关于有无垃圾的判定)

利用图3对判定部102的有无垃圾的判定进行说明。图3是表示判定有无垃圾的判定方法的例子的图。图3所示的图像D是从上方拍摄料斗而得到的图像。在图像D中映现有在料斗的倾斜面上滑落的垃圾，但是没有在倾斜面的整体映现垃圾。具体而言，在料斗的倾斜面中的下游侧的区域d2映现有垃圾，但是在上游侧的区域d1没有映现垃圾。

在此，若移动数据生成部103针对如区域d1那样的没有映现垃圾的区域生成了移动数据，则移动数据表示的移动量可能为零或是接近零的值。此外，在移动量为零或是接近零的值时，尽管实际上没有垃圾，未发生架桥，也有可能误检测为发生了架桥。

为了避免上述这样的误检测，检测装置1具备判定部102。判定部102判定在图像中的对象区域是否映现有垃圾。此外，移动数据生成部103生成移动数据，该移动数据表示在判定部102判定为在对象区域映现有垃圾的图像间的移动量。由此，对象区域没有映现对象物的图像不会用于架桥的检测，因此能够防止上述那样的误检测。此外，优选对象区域设定于料斗的倾斜面上，更详细而言，是如区域d2那样设定于下游侧的倾斜面上，详情后述。

可以使用拍摄的图像来判定是否映现有垃圾，也可以通过对拍摄的图像实施规定的图像处理而容易地判定有无垃圾，在此基础上进行判定。作为上述图像处理，例如可以举出Canny法。Canny法是用于图像中的边缘检测的算法。图3所示的图像D1是通过使用Canny法对图像D进行边缘检测而生成的图像。垃圾的外观通常比料斗的表面形状复杂得多。因此，在图3例中，与没有映现垃圾的区域d1相比，在映现有垃圾的区域d2检出大量的边缘。

因此，判定部102可以将Canny法应用于拍摄料斗而得到的图像来进行边缘检测，将在对象区域检出的边缘的数量为阈值以上的图像判定为映现有垃圾的图像，将在对象区域检出的边缘的数量小于阈值的图像判定为没有映现垃圾的图像。

当然，也可以应用Canny法以外的边缘检测方法。另外，也能够通过边缘检测以外的方法判定有无垃圾。例如，判定部102可以通过对构成图像的各像素的亮度值和RGB值中的至少一方进行解析来判定有无垃圾。另外，例如判定部102可以通过以能够判别有无垃圾的方式进行了学习的已学习模型(例如神经网络模型)来判定有无垃圾。

(移动数据的生成方法)

利用图4对移动数据生成部103生成移动数据的生成方法进行说明。图4是表示移动数据的生成方法的例子的图。更详细而言，图4中示出了通过图像相关法生成移动数据F的例子，该移动数据F表示：在时刻t对料斗的倾斜面上进行拍摄而得到的图像E1、与在时刻t+Δt对料斗的倾斜面上进行拍摄而得到的图像E2之间的垃圾的移动状态。此外，在图4中，y方向是垃圾下降的方向，也就是从料斗的倾斜面(参照图2的倾斜面A1)的上游侧朝向下游侧的方向，x方向是与上述倾斜面上的y方向垂直的方向。

图像相关法是如下这样的方法，即：针对时序的2张图像，通过图像处理对映现于各图像中的各粒子的移动量进行运算，并将算出的移动量表示为矢量。例如，在图像E1中，虚线的包围框所示的垃圾映现于位置e1，但是在图像E2中，则是映现于比位置e1靠下方的位置e2。该垃圾的移动状态在移动数据F中表示为表示从位置e1到位置e2的位移的矢量f1。另外，对于其他位置也同样地算出矢量。

这样，在移动数据F中，表示图像E1和E2中的各位置的垃圾的移动状态。具体而言，根据移动数据F可知，图像E1和E2中的各位置的垃圾朝向y方向(料斗的倾斜面的下游侧、即下降方向)移动。此外，在移动数据F中，对于y方向分量的值为阈值以上的矢量用实线的箭头表示，针对小于阈值的矢量则用虚线的箭头表示。由此可知，存在垃圾的移动较快的位置和较慢的位置。

如上所述，移动数据生成部103可以针对分别映现于多个规定的位置的图像要素，生成表示该图像要素在图像E1、E2之间沿下降方向移动的移动量的移动数据，所述多个规定的位置设定于在图像E1、E2中映现的倾斜面。

由于在料斗的倾斜面上，垃圾朝向大致相同的下降方向而滑落，因此料斗的倾斜面是适合判定垃圾是否顺畅地下降或者下降是否停滞的位置。因此，根据上述的结构，能够生成准确地表示垃圾是否顺畅地下降、下降是否停滞的移动数据。此外，通过使用该移动数据来检测架桥的发生，能够进行可靠性高的检测。

此外，移动数据也可以一并生成映现有倾斜面以外的其他部分的图像部分。在该情况下，检测部104只要使用移动数据生成部103生成的移动数据中的在映现有倾斜面的部分设定的对象区域内的移动数据来检测架桥即可。

当然，只要将垃圾的移动方向为大致相同的方向的区域作为对象区域即可，也可以将倾斜面以外的区域作为对象区域。例如，可以将料斗的内表面中的在倾斜面的下游侧与该倾斜面连接的内表面上的区域(通常沿垂直方向延伸)作为对象区域，也可以将包含倾斜面上和此外其他部分双方的区域作为对象区域。

另外，移动数据只要是表示垃圾的移动状态的数据即可，不限于上述例。例如，可以将垃圾的移动速度作为移动数据。另外，也可以将表示在不同时刻拍摄的2张图像的差分的差分图像作为移动数据。

(检测架桥的发生的检测方法)

利用图5对检测部104的检测架桥的发生的检测方法进行说明。图5是对检测架桥的发生的检测方法进行说明的图。更详细而言，图5示出了使用根据从上方拍摄料斗而得到的时序的多个图像生成的移动数据H来检测架桥的发生的例子。此外，移动数据H通过使用上述的图像相关法而生成，表示分别映现于多个规定的位置的图像要素的移动矢量的数据，所述多个规定的位置在拍摄料斗而得到的图像中设定。另外，在图5中，在移动数据H中用包围框h1表示对象区域，该对象区域是用于检测是否发生了架桥的解析对象。

图5所示的图像J是将拍摄料斗而得到的图像中的对象区域放大而得到的。另外，在该图像J中描绘了算出移动矢量的各位置。例如，在位置j1算出移动矢量为(-1，3)。如图所示，算出的移动矢量的位置均匀地设定于图像J的整体。更详细而言，多个位置在与垃圾的下降方向垂直的方向、即图5的x方向上排列为一列，并且该列沿垃圾的下降方向、即图5的y方向排列有多个。

在判定是否发生了架桥时，首先，检测部104分别对沿x方向排列为一列的多个位置，判定垃圾的移动量是否在正常范围内。

例如，在将移动矢量的y值、即沿垃圾的下降方向的移动量设定为D时，可以将D的正常范围设定为D≥m1。m1为正常范围的下限值。此外，根据位置不同，有时移动量D为负值。这表示：在该位置上，垃圾向与下降方向相反的方向移动。由于通常不会产生这样的移动，因此可以针对移动量D为负值的位置设定为不能判定。

例如，检测部104可以利用下述的条件式(1)～(3)以3个阶段来评价各位置。

D≥m1 (1)

m1＞D＞0 (2)

D≤0 (3)

可以说：满足条件式(1)的条件的位置是垃圾顺畅地下降的正常的移动状态。另一方面，可以说：满足条件式(2)的条件的位置是垃圾的移动量小且为发生了架桥时特有的异常的移动状态。因此，检测部104例如可以针对满足上述条件式(1)的条件的位置，将评价值设定为1(表示无异常的值)，针对满足上述条件式(2)的条件的位置，将评价值设定为0(表示有异常的值)。另外，检测部104可以针对满足上述条件式(3)的条件的位置，将评价值设定为-1(表示不能判定的值)。

例如，在m1＝1的情况下，图5的图像J中的位置j1由于移动矢量的y值为3而满足上述条件式(1)的条件。因此，在该情况下，位置j1的评价值为1。对于其他位置也同样地算出评价值。

接下来，检测部104根据针对各位置进行判定的移动量是否在正常范围内的判定结果，按照沿x方向排列的位置的列，来判定垃圾是否正常地移动。例如，在如上所述针对各位置算出1、0或-1的评价值的情况下，检测部104可以利用下述的条件式(4)～(6)以3个阶段来评价各列。此外，Sum(D)是沿x方向排列为一列的位置的移动量的评价值的和。

Sum(D)＞0 (4)

Sum(D) ＝0 (5)

Sum(D) ＜0 (6)

可以说：满足条件式(4)的条件的列是整体上垃圾顺畅地下降的正常的移动状态。另一方面，可以说：满足条件式(5)的条件的列是整体上垃圾的移动量小且为发生了架桥时特有的异常的移动状态。因此，检测部104可以针对满足上述条件式(4)的条件的列，将评价值设定为1，针对满足上述条件式(5)的条件的列，将评价值设定为0。另外，检测部104可以针对满足上述条件式(6)的条件的列，将评价值设定为-1。

例如，在图5的图像J中的列K1中包含位置j1在内而合计包含5个位置。因此，针对列K1算出Sum(D)即分别对这5个位置算出的移动量的评价值的和，并基于算出的Sum(D)利用条件式(4)～(6)算出列K1的评价值。另外，对于其他列也同样地算出评价值。在图5中将各列的评价值表示在栏L中。在该例中，全部的列的评价值为1即正常。

最后，检测部104基于上述各列的判定结果而生成综合的判定结果，并基于该判定结果来检测架桥的发生。例如，在将如上所述算出的各列的评价值设定为J，将全部的列的评价值的和设定为Sum(J)的情况下，检测部104可以利用下述的条件式(7)～(9)来生成综合判定结果，并基于该综合判定结果来检测架桥的发生。此外，m2为预先设定的阈值。

Sum(J)≥m2 (7)

Sum(J) ＜m2 (8)

-1∈J(9)

在满足条件式(7)的条件的情况下，可以说：是整体上垃圾顺畅地下降的正常的移动状态，因此检测部104将综合判定结果设定为1，判定未发生架桥。另一方面，在满足条件式(8)的条件的情况下，可以说：是整体上垃圾的移动量小且为发生了架桥时特有的异常的移动状态，因此检测部104将综合判定结果设定为0，判定发生了架桥。此外，满足条件式(9)的条件的情况是在至少1列为不能判定的情况。在该情况下，检测部104只要将综合判定结果设定为-1，作为不能判定是否发生了架桥即可。

如上所述，检测部104可以(i)分别针对沿x方向排列为一列的多个位置，判定移动量是否在正常范围内，(ii)根据上述(i)的判定的结果，判定在所述一列中垃圾是否正常地移动，(iii)基于上述(ii)的判定结果来检测架桥的发生。

通常，垃圾由多个物体构成。因此，位于沿与下降方向垂直的方向排列为一列的位置的垃圾的构成要素会以大致维持该列的状态在料斗上滑落，因此沿与下降方向垂直的方向的列来检测在发生架桥时特有的移动状态是有效的。但是，有时垃圾的构成要素的移动量会根据料斗上的位置而产生偏差。因此，例如可以设想：即使在整体上垃圾顺畅地下降的情况下，也会有一部分位置的移动量在正常范围外。

因此，根据上述的结构，采用了如下这样的结构，即：基于排列为一列的各位置的移动量是否在正常范围内的判定结果，判定在该一列中垃圾是否正常地移动。由此，即使在沿x方向排列的各位置的移动量产生偏差的情况下，也能够适当地判定垃圾是否正常地移动，并基于该判定结果高精度地检测架桥的发生。

另外，如上所述，检测部104可以分别针对多个所述列进行上述(i)和上述(ii)的判定，并基于各列的判定结果来检测所述料斗中的架桥的发生。根据该结构，基于各列中的垃圾是否正常地移动的判定结果来检测架桥的发生，因此即使在各列的判定结果产生了偏差的情况下，也能够高精度地检测架桥的发生。

此外，上述的判定方法仅为一例，作为基于移动数据的架桥发生检测方法能够应用各种方法。例如，检测部104可以根据移动数据来确定对象区域内的各位置的移动量，并将确定的移动量的和或者平均值与规定的阈值进行比较，若为阈值以上则判定为正常，若小于阈值则判定为异常、即发生了架桥。

另外，例如检测部104也可以仅使用沿x方向排列为一列的各位置(例如，图5的列K1中包含的各位置)的移动数据来检测架桥的发生。在该情况下，例如检测部104可以根据基于上述的条件式(4)～(6)的评价结果来检测架桥的发生。

另外，包含上述的阈值m1并用于检测架桥的发生的各种阈值可以为固定值，也可以为变动值。例如，在将垃圾从料斗送入焚烧炉的速度(给料速度)较快的情况下，料斗上部的垃圾的移动速度也较快。因此，可以使阈值m1随给料速度连动地变化。具体而言，可以是，给料速度越快，则将阈值m1设定为越大的值。由此，在尽管给料速度快但是料斗上部的垃圾移动缓慢的情况下，能够检出发生架桥。

(处理的流程)

利用图6对检测装置1执行的处理的流程(检测方法)进行说明。图6是表示检测装置1执行的处理的一例的流程图。此外，例如每当摄影装置2拍摄新的图像时进行图6的处理。

在S1中，数据获取部101获取从上方拍摄料斗而得到的时序的图像并记录于图像DB111。如上所述，由于摄影装置2(参照图2)拍摄这些图像，因此数据获取部101只要获取摄影装置2拍摄的图像即可。

在S2中，判定部102判定在通过S1得到的图像中的对象区域是否映现有垃圾。关于判定在对象区域是否映现有垃圾的判定方法，如同基于图3说明的那样，在此不进行重复说明。当在S2中判定为是时则进入S3，当在S2中判定为否时则结束图6的处理。

在S3(移动数据生成步骤)中，移动数据生成部103根据通过S1得到的图像、和在该图像之前拍摄的图像，生成表示在拍摄这些图像的期间中的垃圾的移动状态的移动数据。例如，在通过S1获取在时刻t+Δt拍摄的图像的情况下，移动数据生成部103从图像DB111读取在时刻t拍摄的图像。此外，移动数据生成部103生成表示从时刻t到时刻t+Δt的期间的垃圾的移动状态的移动数据。关于移动数据的生成方法，如同基于图4说明的那样，在此不进行重复说明。

在S4中，检测部104使用通过S3生成的移动数据，针对在通过S1得到的图像中设定的对象区域内的各位置，判定移动量是否在正常范围内。在接下来的S5中，检测部104基于S4的判定结果，判定在与垃圾的下降方向垂直的方向(图5的x方向)上排列有上述位置的各列中的移动状态是否正常。此外，在S6中，检测部104基于S5中的各列的判定结果而生成综合判定结果。此外，关于S4～6的判定方法，如同基于图5说明的那样，在此不重复详细说明。

在S7(检测步骤)中，检测部104基于S6的综合判定结果来检测架桥的发生。例如，在用1(无异常)、0(有异常)和-1(不能判定)中的任一数值来表示综合判定结果的情况下，若S6的综合判定结果为1，则检测部104判定未发生架桥(在S7中为否)。在该情况下，结束图6的处理。另一方面，若S6的综合判定结果为0，则检测部104判定发生了架桥(在S7中为是)。也就是说，在该情况下，检测部104检出发生架桥。之后，处理进入S8。

此外，对于不能判定的情况的处理，只要预先确定即可。例如，检测部104可以在不能判定的情况下结束图6的处理，也可以进入S8并向用户通知不能判定。

在S8中，通知控制部105通知发生了架桥。具体而言，通知控制部105通过使通知装置3输出表示发生了架桥的声音来通知发生了架桥。此外，当在垃圾焚烧设施中设有用于消除架桥的架桥去除装置时，在S8中，通知控制部105可以在进行通知的同时或者不进行通知，使架桥去除装置动作来消除架桥。

如上所述，本实施方式的检测方法包含：移动数据生成步骤(S3)和检测步骤(S7)。在移动数据生成步骤(S3)中，根据从上方拍摄收容垃圾的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的垃圾的移动状态的移动数据。在检测步骤(S7)中，基于通过移动数据生成步骤(S3)生成的所述移动数据来检测架桥的发生。根据该检测方法，能够在早期检出发生架桥。

此外，如同在实施方式1的开始叙述的那样，检测系统100不限于垃圾焚烧设施的料斗，能够应用于可能发生架桥的任意用途的料斗，收容于料斗的对象物不限于垃圾。也就是说，上述实施方式所述的“垃圾”能够替换为任意的“对象物”。

〔实施方式2〕

以下对本发明的其他实施方式进行说明。此外，为了便于说明，针对具有与在上述实施方式中说明的部件相同的功能的部件，标注相同的附图标记，不进行重复说明。

(检测装置的结构)

利用图7对本实施方式的检测装置1A的结构进行说明。图7是表示检测装置1A的主要部分结构的一例的框图。检测装置1A与图1所示的检测装置1相比，区别在于：检测部104变为检测部104A；在存储部11中存储有已学习模型112。

检测部104A基于将移动数据生成部103生成的移动数据输入已学习模型112而得到的输出值，检测料斗中的架桥的发生，所述已学习模型112学习了对象物的移动状态与当该对象物为该移动状态时是否发生了架桥的关系。此外，上述移动数据与实施方式1同样地由移动数据生成部103生成。另外，上述对象物可以是垃圾，也可以是垃圾以外的其他物体。

如上所述，检测装置1A具备移动数据生成部103和检测部104A。移动数据生成部103根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据。检测部104A基于将所述移动数据输入已学习模型112而得到的输出值，检测所述料斗中的架桥的发生，所述已学习模型112学习了对象物的移动状态与当该对象物为该移动状态时是否发生了架桥的关系。

与实施方式1的检测装置1同样地，上述的结构是基于如下的见解而得到的，即：在发生架桥时与正常工作时，映现于图像的对象物的移动量存在差异。如上所述，在发生架桥时与正常工作时，映现于图像的对象物的移动状态存在差异，因此根据检测装置1A具备的上述结构，能够检测架桥的发生。

另外，由于在刚发生架桥后的图像中可观察到在发生架桥时特有的移动状态，因此与实施方式1的检测装置1同样地，采用检测装置1A能够在早期检出发生架桥。此外，与实施方式1的检测装置1同样地，与基于料斗水平的架桥检测相比，采用检测装置1A能够稳定且高精度进行检测。

(关于已学习模型)

如上所述，已学习模型112是通过如下方式生成的，即：学习对象物的移动状态与当该对象物为该移动状态时是否发生了架桥的关系。

当生成用于生成已学习模型112的教师数据时，首先分别收集：在发生架桥时从上方拍摄料斗而得到的时序的多个图像、与从上方拍摄正常工作的料斗而得到的时序的多个图像。

接下来，根据以上述方式收集的图像来生成移动数据。具体而言，使多个上述图像按时序成为对组，对各对组生成移动数据。对在发生架桥时拍摄的图像与在正常时拍摄的图像分别进行该处理。由此，分别生成：发生架桥时的移动数据、与正常时的移动数据。此外，移动数据只要是表示对象物的移动状态的数据即可。例如，可以与实施方式1同样地，通过图像相关法来生成移动数据。

此外，向发生架桥时的移动数据对应附加正确数据而作为教师数据，该正确数据表示有异常即发生了架桥。另外，向正常时的移动数据对应附加正确数据而作为教师数据，该正确数据表示正常即未发生架桥。

通过使用这些教师数据进行机器学习，生成将输入的移动数据分类为正常时的移动数据与异常时的移动数据的已学习模型112。此外，机器学习的算法只要能够生成如下的已学习模型112即可，该已学习模型112能够将输入的移动数据分类为正常时的移动数据与异常时的移动数据。例如，优选为图像的分类精度高的卷积神经网络等，但是不限于该例。

此外，作为已学习模型112的教师数据，也可以使用从移动数据抽出的特征量。这样的特征量表示对象物的移动量，也是移动数据的一种。另外，已学习模型112的教师数据也可以包含移动数据以外的数据。例如，教师数据也可以包含：根据从上方拍摄料斗的图像用Canny法算出的边缘数或该图像的RGB值等。

(处理的流程)

检测装置1A执行的处理的流程与图6相同。但是，图6的S4～S6的处理被置换为将移动数据输入已学习模型112而得到输出值的处理。另外，在S7(检测步骤)中，基于已学习模型112的输出值来检测架桥的发生。

也就是说，本实施方式的检测方法包含：移动数据生成步骤、与检测步骤。在移动数据生成步骤中，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据。在检测步骤中，基于向已学习模型112输入所述移动数据而得到的输出值，检测所述料斗中的架桥的发生，所述已学习模型112学习了对象物的移动状态与当该对象物为该移动状态时是否发生了架桥的关系。根据该检测方法，能够在早期检出发生架桥。

〔变形例〕

在上述各实施方式中说明的各处理的执行主体是任意的，不限于上述例。也就是说，只要能够执行在上述各实施方式中说明的各处理，则能够对构成检测系统100的装置适当地进行变更。

例如，在图1的检测系统100中，使检测装置1与通知装置3分别为不同的装置，但也可以是检测装置1具备通知装置3的结构。另外，相反地，也可以使检测装置1的功能分散于多个信息处理装置(计算机)。例如也可以是，使云端的信息处理装置进行移动数据的生成，并将该移动数据向配置于垃圾焚烧设施的信息处理装置发送，使该信息处理装置检测架桥。

〔基于软件的实现例〕

检测装置1和1A(以下，称为“装置”)的功能能够通过用于使计算机作为该装置发挥功能的程序而实现，即，通过使计算机作为该装置的各控制块(特别是包含于控制部10的各部)发挥功能的程序(检测程序)而实现。

在该情况下，上述装置作为用于执行上述程序的硬件而具备计算机，该计算机具有至少1个控制装置(例如处理器)和至少1个存储装置(例如存储器)。通过利用该控制装置和存储装置来执行上述程序，从而实现在上述各实施方式中说明的各功能。

上述程序可以记录于非暂时性的、且计算机能够读取的一个或多个记录介质。上述装置可以具备该记录介质，也可以不具备。在为后者的情况下，上述程序可以经由有线或无线的任意的传送介质向上述装置提供。

另外，上述各控制块的功能的一部分或全部也能够通过逻辑电路实现。例如，形成有作为上述各控制块发挥功能的逻辑电路的集成电路也包含于本发明的范围。此外，例如也能够通过量子计算机实现上述各控制块的功能。

本发明不限于上述的各实施方式，能够在权利要求的范围内进行各种变更，将在不同的实施方式中分别公开的技术手段适当地组合而得到的实施方式也包含于本发明的技术范围。

附图标记说明

100检测系统

1 检测装置

102 判定部

103 移动数据生成部

104 检测部

2 摄影装置

3 通知装置

1A检测装置

104A检测部。

Claims (9)

1.一种检测装置，具备：

移动数据生成部，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及

检测部，基于所述移动数据生成部生成的所述移动数据，检测所述料斗中的架桥的发生。

2.根据权利要求1所述的检测装置，其特征在于，

所述移动数据生成部针对分别在多个规定的位置映现的图像要素生成所述移动数据，所述多个规定的位置设定于所述图像中映现的所述料斗的倾斜面，所述移动数据表示该图像要素在所述图像间沿下降方向移动的移动量。

3.根据权利要求2所述的检测装置，其特征在于，

关于所述检测部，

(1)针对在与所述下降方向垂直的方向上排列为一列的多个所述位置，分别判定所述移动量是否在正常范围内，

(2)根据所述(1)的判定结果，判定在所述一列中所述对象物是否正常地移动，

(3)基于所述(2)的判定结果来检测所述料斗中的架桥的发生。

4.根据权利要求3所述的检测装置，其特征在于，

由在与所述下降方向垂直的方向上排列的多个所述位置构成的列沿着所述下降方向排列有多个，

所述检测部分别对多个所述列进行所述(1)和所述(2)的判定，基于各列的判定结果来检测所述料斗中的架桥的发生。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的检测装置，其特征在于，

具备判定部，判定在所述图像中的设定有所述位置的区域即对象区域是否映现有所述对象物，

所述移动数据生成部生成所述移动数据，所述移动数据表示所述判定部判定为在所述对象区域映现有所述对象物的所述图像间的移动量。

6.一种检测装置，具备：

移动数据生成部，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及

检测部，基于将所述移动数据输入已学习模型而得到的输出值，检测所述料斗中的架桥的发生，所述已学习模型学习了对象物的移动状态与当该对象物为该移动状态时是否发生了架桥的关系。

7.一种检测方法，是由一个或多个信息处理装置执行的架桥检测方法，包含：

移动数据生成步骤，根据从上方拍摄收容对象物的料斗而得到的时序的多个图像，生成表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态的移动数据；以及

检测步骤，基于在所述移动数据生成步骤中生成的所述移动数据，检测所述料斗中的架桥的发生。

8.一种检测程序，是用于使计算机作为权利要求1或6所述的检测装置发挥功能的检测程序，用于使计算机作为所述移动数据生成部和所述检测部发挥功能。

9.一种检测系统，包含：

摄影装置，从上方拍摄收容对象物的料斗；

检测装置，基于移动数据，检测所述料斗中的架桥的发生，所述移动数据根据所述摄影装置拍摄的时序的多个图像而生成，表示在拍摄多个该图像的期间中的所述对象物的移动状态；以及

通知装置，当所述检测装置检出发生架桥时，通知发生了架桥。