DE69518128T2

DE69518128T2 - Bilddatenverarbeitungsvorrichtung mit Bilddatenteilungsfunktion und Verfahren zur Verarbeitung von Bilddaten

Info

Publication number: DE69518128T2
Application number: DE69518128T
Authority: DE
Inventors: Jun Ogata
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-09-21
Filing date: 1995-09-15
Publication date: 2001-03-29
Anticipated expiration: 2015-09-16
Also published as: EP0703710B1; EP0703710A1; US5844603A; DE69518128D1

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Detektieren eines abnormalen Zustandes und auf eine Vorrichtung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes zum Überwachen eines Bildes innerhalb eines Überwachungsbereiches unter Verwendung eines Bildaufnahmemittels wie einer ITV-Kamera, um einen abnormalen Zustand in einem Bild zu detektieren.
Zum Beispiel in dem Fall, in dem ein Bildaufnahmemittel zum Überwachen eines Bildes innerhalb eines Überwachungsbereichs verwendet wird, kann eine aufeinanderfolgende Differenz von Bildern, die aufeinanderfolgend eingegeben worden sind, auf einer Zeitbasis, oder eine Differenz zwischen einem Bild und einem Hintergrundbild überwacht werden. Darm wird das Ergebnis einer binären Verarbeitung unterworfen, um Kandidaten von Änderungsbereichen zu extrahieren, von denen angenommen wird, dass sie durch eine Bewegung eines Objektes oder Ähnliches verursacht wurden.
In diesem Fall werden Bereiche, in denen ein Objekt räumlich nicht vorhanden ist, zuvor von den Platzierungszuständen einer ITV-Kamera überprüft, und Daten, die ein solches Objekt betreffen, von dem zuvor erkannt worden ist, dass es in dem Überwachungsbereich vorhanden sein wird, werden als ein Muster gespeichert. Ein Veränderungsbereich, der zu klein unter den extrahierten Veränderungsbereichen ist, wird als Rauschen angenommen und entfernt, während die anderen verbleibenden Kandidatenbereiche einem Vergleich mit einem Muster unterworfen werden. Falls irgendeiner der Bereiche ähnlich zu dem Muster ist, wird bestimmt, dass die Änderung des Bereiches bereits erkannt worden ist. Falls es keinen Bereich gibt, der ähnlich zu dem Muster ist, ist die Änderung des Bereiches eine Änderung, die zuvor nicht erkannt worden ist, und wird daher als ein abnormaler Zustand bestimmt.
Des weiteren wird in einigen Fällen diese Vorrichtung auf eine Papiermaterialbehandlungsvorrichtung oder Ähnliches angewandt, die Wertpapiere, Post und Ähnliches beim Befördern derselben über Beförderungswege klassifiziert. Diese Kartenmaterialbehandlungsvorrichtung befördert Postkarten über Beförderungswege, wobei die Papiermaterialien, abhängig von ihren Klassifizierungen, klassifiziert werden und Papiermaterialien, die zu behandeln sind, über im Wesentlichen festgelegte Linien, die zuvor bestimmt wurden, bewegt werden. Diese Papiermaterialien weichen manchmal von den Förderwegen ab oder fallen von diesen herunter, aufgrund von Unfällen, aufgrund von abnormalen Zuständen, z. B. aufgrund des Biegens oder Brechens der Papiermaterialien oder aufgrund von Änderungen der Umgebung. Falls jedoch eine Vorrichtung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes an einem Beförderungsweg platziert ist, können solche abnormalen Zustände detektiert werden.
Ein herkömmliches Verfahren zum Detektieren eines abnormalen Zustandes wird jedoch leicht durch ein Rauschen, das durch Vibrationen einer ITV-Kamera oder Ähnliches verursacht wird, beeinflusst und die Beeinflussungen aufgrund eines solchen Rauschens erscheinen, wenn ein differenzielles binäres Bild zwischen Bildern erhalten wird. Darum gibt es ein Problem dahingehend, dass irgendeine Rauschentfernungsverarbeitung vorgesehen sein muss.
Zusätzlich ist es notwendig, zuvor zusätzlich eine Information, die die Position betrifft, in der eine ITV-Kamera platziert ist, zu liefern. Des weiteren muss, wenn eine Extraktion aus Kandidatenbereichen, die als ein Ergebnis einer differenziellen Binärisierungsverarbeitung erhalten worden sind, ausgeführt wird, ein Vergleich mit einer Anzahl von Mustern, die den Objekten entsprechen, die in einem Bild auftreten können, ausgeführt werden. Darum gibt es ein Problem dahingehend, dass die Anzahl der Berechnungen zum Ansteigen neigt.
Des weiteres gibt es, da viele Arten von Mustern bezüglich den Objekten benötigt werden, die auftreten können, um eine Bestimmung basierend auf der Gestalt eines Änderungsbereiches zu machen, um zu bestimmen, ob eine Änderung, die auftritt, durch einen Faktor eines abnormalen Zustandes verursacht wird oder in einem regulären Zustand enthalten ist, ein Problem dahingehend, dass es nicht leicht ist, eine reguläre Änderung von einer abnormalen Zustandsänderung zu unterscheiden.
Zusätzlich muss, wenn diese Vorrichtung auf eine Papiermaterialbehandlungsvorrichtung angewandt wird, wie oben beschrieben worden ist, ein Bediener periodisch eine komplizierte Inspektion dahingehend ausführen, ob eine ITV-Kamera zur Überwachung eines Bereiches platziert ist oder nicht, und ob es einen Defekt in der Funktion zum Detektieren eines abnormalen Zustandes gibt oder nicht.
Aus dem Dokument "Überwachung mit digitaler Bildübertragung" H.-J. Haber, Signal + Draht, 84 (1992), Nr. 9, Seiten 264 bis 268, offenbart eine Bilddatenverarbeitungsvorrichtung und ein Verfahren nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1, wobei eine Videokamera mit einem Monitor über ein Verbindungsfeld verbunden ist. Zum Detektieren von Bewegungen in einem Bild werden Unterschiede zwischen den Bildframes detektiert. Der gesamte Bildbereich wird in Unterbildbereiche unterteilt, wobei einige der Unterbilder aus der Bewegungsdetektionsverarbeitung ausgeschlossen werden können. Für jedes aktive Unterbild werden der Mittelwert und die Variation des Helligkeitswertes, der Unterschied zu einem entsprechenden Bereich eines vorhergehenden Bildes und die Anzahl der Pixeldifferenzen zu dem vorhergehenden Bild, die einen einstellbaren Schwellwert überschreiten, detektiert.
Die EP-A-0 604 009 offenbart eine Bildverarbeitungsvorrichtung, bei der eine Videokamera mit einem Computer verbunden ist, der wiederum, über ein Netzwerk, mit einem zweiten Computer zum Anzeigen eines Bildes auf einem Schirm verbunden ist. Der erste Computer ist angepasst zum Untersuchen von Unterschieden zwischen aufeinanderfolgenden Videobildern innerhalb ausgewählter Abschnitte des Gesichtsfeldes, um eine Bewegung zu detektieren. Nicht interessierende Abschnitte des Gesichtsfeldes können aus der Bewegungsdetektion zur Reduzierung der Verarbeitungsbelastung ausgeschlossen werden.
Die vorliegende Erfindung hat eine Aufgabe im Bereitstellen eines Bilddatenverarbeitungsverfahrens und einer Bilddatenverarbeitungsvorrichtung, die zum Detektieren von Änderungen und abnormalen Zuständen in einem Bild mit hoher Geschwindigkeit ohne einen Vergleich mit Mustern in der Lage sind.
Die vorliegende Erfindung hat eine andere Aufgabe im Bereitstellen eines Bilddatenverarbeitungsverfahrens und einer Bilddatenverarbeitungsvorrichtung, die zum automatischen Einstellen einer Position eines Detektionsbereiches und zum Diagnostizieren einer Detektionsfunktion ohne einen Bediener in der Lage sind.
Die vorliegende Erfindung liefert eine Bilddatenverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1.
Die vorliegende Erfindung liefert weiter ein Bilddatenverarbeitungsverfahren nach Anspruch 13.
Wie oben beschrieben worden ist wird entsprechend der Bildverarbeitungsvorrichtung und des Bildverarbeitungsverfahrens der vorliegenden Erfindung ein zu verarbeitendes Bild in eine Mehrzahl von Bildern unterteilt und vorbestimmte Verarbeitungsabläufe werden bei diesen Teilbildern ausgeführt, um so zu bestimmen, ob ein abnormaler Zustand (oder eine Änderung) in dem Bild enthalten ist. Die vorbestimmte Verarbeitung bedeutet zum Beispiel eine Bearbeitung zum Bestimmen, dass ein abnormaler Zustand in einem Bild auftritt, selbst falls die Durchschnittsdichte eines Bildes oder eine zeitbasierte Änderung in dem charakteristischen Wert eines Dispersionswertes ein vorbestimmter Wert oder mehr ist. Aufgrund dieser Verarbeitung kann ein abnormaler Zustand dadurch detektiert werden, dass lediglich Änderungen in den charakteristischen Werten detektiert werden, so dass eine Verarbeitung zum Vergleich eines Bildes mit Bildmustern, wie sie in der herkömmlichen Vorrichtung verwendet wird, nicht mehr benötigt wird. Als ein Ergebnis kann die Verarbeitungszeit stark reduziert werden. Zusätzlich wird eine Vibration an der Kamera absorbiert und daher sind Gegenmaßnahmen für ein Rauschen nicht mehr notwendig.
Zusätzlich kann entsprechend der oben beschriebenen Erfindung eine erkennbare Markierung (z. B. durch eine LED) in dem Bereich eines zu verarbeitenden Bildes erzeugt werden, und diese Markierung wird von dem Bildaufnahmesystem erkannt und bestimmt. Als ein Ergebnis muss ein Bediener keine komplizierten Vorbereitungen zum Detektieren dessen, ob ein abnormaler Zustand in den Funktionen des Bildaufnahmesystems vorhanden ist oder nicht, anders als bei der herkömmlichen Vorrichtung, ausführen.
Des weiteren kann entsprechend der vorliegenden Erfindung, falls Programme derart angeordnet sind, dass eine Selbstdiagnoseverarbeitung für das Bildaufnahmesystem automatisch ausgeführt wird, ein Defekt früh erkannt werden. Ein Bediener kann außerdem positiv eine Diagnose ausführen.
Diese Erfindung kann aus der folgenden detaillierten Beschreibung vollständiger verstanden werden, wenn sie in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen genommen wird, von denen:
Fig. 1 eine Blockdarstellung ist, die schematisch die Struktur einer Vorrichtung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes entsprechend einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt.
Fig. 2 eine Ansicht ist, die ein Beispiel einer Überwachungsumgebung und der Platzierung einer ITV-Kamera zeigt.
Fig. 3 eine Ansicht ist, die eine Verarbeitung zum Teilen eines eingegebenen Bildes in eine Mehrzahl von Bereichen erläutert.
Fig. 4 eine Ansicht ist, die erläutert, wie Parameter von Bereichen vorgesehen sind.
Fig. 5 eine Ansicht ist, die ein Bereichsunterteilungsverfahren zeigt.
Fig. 6 eine Ansicht ist, die Änderungen in charakteristischen Beträgen eines eingegebenen Bildes und Bereiche zeigt.
Fig. 7 eine Ablaufdarstellung ist, die die gesamte Verarbeitung erläutert.
Fig. 8 eine Ablaufdarstellung ist, die die Verarbeitung auf einem Bereichsniveau erläutert.
Fig. 9 eine Ablaufdarstellung ist, die die Verarbeitung in den gesamten Bereichen erläutert.
Fig. 10 Beispiele von zeitbasierten Änderungen von charakteristischen Beträgen zeigt.
Fig. 11A und 11B ein Beispiel der Weise erläutern, in der charakteristische Parameter entschieden werden.
Fig. 12 eine Ablaufdarstellung ist, die die gesamte Verarbeitung einer Vorrichtung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes entsprechend einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erläutert.
Fig. 13 ein Beispiel einer zeitbasierten Änderung eines charakteristischen Betrages wie Rauschen zeigt.
Fig. 14 ein Beispiel einer Bereichsteilung erläutert.
Fig. 15 ein Beispiel einer zeitbasierten Änderung eines charakteristischen Betrages, der keine wesentlichen Änderungen enthält, zeigt.
Fig. 16 ein Beispiel einer Bereichsfusion zeigt.
Fig. 17 eine Ablaufdarstellung ist, die Teilungsverarbeitungsabläufe von Bereichen erläutert.
Fig. 18 eine Ablaufdarstellung ist, die eine Fusionsverarbeitung von Bereichen erläutert.
Fig. 19 eine Ablaufdarstellung ist, die eine Fusionsverarbeitung von Bereichen erläutert.
Fig. 20 schematisch eine Struktur einer Papiermaterialbehandlungsvorrichtung entsprechend der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist.
Fig. 21 eine Blockdarstellung eines Beispiels einer Struktur ist, die hauptsächlich eine Verarbeitungsvorrichtung entsprechend der dritten Ausführungsform zeigt.
Fig. 22 ein spezifisches Beispiel eines Markierungserzeugungsabschnittes erläutert.
Fig. 23 ein anderes spezifisches Beispiel eines Markierungserzeugungsabschnittes erläutert.
Fig. 24 ein Ablaufdiagramm ist, das eine Selbstdiagnoseverarbeitung eines Bildaufnahmesystems erläutert.
Fig. 25 eine Blockdarstellung eines Beispiels einer Struktur ist, die hauptsächlich eine Verarbeitungsvorrichtung entsprechend einer vierten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt.
Fig. 26 ein spezifisches Beispiel eines Abschnittes zur Erzeugung eines falschen abnormalen Zustandes erläutert.
Fig. 27 eine Ablaufdarstellung ist, die eine Selbstdiagnoseverarbeitung einer Detektionsfunktion erläutert.
Fig. 28 ein Beispiel einer Platzierung einer Markierung innerhalb eines eingestellten Überwachungsbereiches entsprechend einer fünften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt.
Fig. 29A bis Fig. 29C erläutern, wie eine Markierung in einem aufgenommenen Bild gesehen wird.
Fig. 30A eine Ablaufdarstellung ist, die einen Betrieb zum Einstellen eines Überwachungsbereiches erläutert.
Fig. 30B eine Ablaufdarstellung ist, die einen Betrieb zum Einstellen eines Überwachungsbereiches erläutert.
Im Folgenden werden Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die Zeichnungen erläutert.
Eine erste Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird unten zuerst erläutert.
Fig. 1 zeigt schematisch die Struktur einer Vorrichtung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes entsprechend der ersten Ausführungsform. Insbesondere ist eine ITV-Kamera 10 als ein Bildaufnahmemittel, zum Beispiel wie es in Fig. 2 gezeigt ist, platziert und Bilder innerhalb eines Überwachungsbereiches E, wie er in der Figur gezeigt ist, werden fortlaufend aufgenommen und in elektrische Signale umgewandelt. Bildsignale (analoge Signale), die von der ITV-Kamera 10 ausgegeben werden, werden in einen A/D-Wandlerabschnitt 21 eingegeben und mit Abtastpulsen einer vorbestimmten Abtastrate, die von einem Abtastpulserzeugungsabschnitt 22 ausgegeben werden, digitalisiert. Die derart digitalisierten Signale werden aufeinanderfolgend als Bilddaten in einem Bildspeicher 23 gespeichert. Diese eingegebenen Bilder können durch Anzeigen derselben auf einer Anzeigevorrichtung 13 erkannt werden, und sie können auch später untersucht werden, falls diese eingegebenen Bilder aufgezeichnet und durch eine Aufzeichnungsvorrichtung 24 wie einen Videobandrecorder oder Ähnliches gespeichert werden.
Ein Verarbeitungsabschnitt 25 wird hauptsächlich durch eine CPU gebildet und führt Verarbeitungen, wie sie später beschrieben werden, bei einer Mehrzahl von Bildern (z. B. zwei Bildern), die auf einer Zeitbasis durch einen Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, aus, wodurch eine Verarbeitung zum Extrahieren eines abnormalen Zustandes aus diesen Bildern ausgeführt wird. Falls bestimmt wird, dass ein abnormaler Zustand auftritt, bringt der Verarbeitungsabschnitt 25 eine Alarmvorrichtung 26 zum Betrieb, um einen Bediener oder Ähnliches über den abnormalen Zustand in Kenntnis zu setzen, während der Verarbeitungsabschnitt 25 die Aufzeichnungsvorrichtung 24 zum Aufzeichnen der Bilder, die dem Bild, von dem bestimmt worden ist, dass es einen abnormalen Zustand enthält, vorangehen und folgen, bringt und diese Bilder zur Anzeige auf der Anzeigevorrichtung 13 bringt, so dass ein Bediener den abnormalen Zustand bestätigen kann.
Der Verarbeitungsabschnitt 25 teilt ein eingegebenes Bild (von MxN Pixeln), wie es in (a) in Fig. 3 gezeigt ist, das durch den Bildspeicher 23 eingelesen worden ist, derart in einer Mehrzahl von Bereichen, dass jeder der Bereiche gleich ist, definiert durch gleichförmiges Teilen eines eingegebenen Bildes in der longitudinalen und der lateralen Richtung (z. B. durch m bzw. n). Die derart entsprechend unterteilten Bereiche haben ihre Nummern bezüglich der Gesamtzahl der gesamten Bereiche und ihre Koordinatenwerte der linken oberen und der rechten unteren Ecke als Parameter (siehe Fig. 4).
Bezüglich der Teilung der Bereiche gibt es ein Verfahren, bei dem die Bereiche einander nicht überlappen, wie es in (a) in Fig. 5 gezeigt ist, und ein anderes Verfahren, bei dem die Bereiche einander teilweise überlappen. Obwohl jeder der unterteilten Bereiche so erläutert worden ist, dass er eine untereinander gleiche Größe aufweist, kann die Größe eines solchen Bereiches, der insbesondere feiner untersucht werden soll, weiterhin eine Anzahl von kleinen Bereichen unterteilt werden, und derart ist es möglich, die Größe der unterteilten Bereiche zu ändern, falls es notwendig ist. In diesem Fall müssen die Bereiche dem gesamten Bild zugeordnet werden.
Um ein Bild tatsächlich zu verarbeiten, wird ein zu jeder Zeit eingegebenes Bild in eine Mehrzahl von Bereichen unterteilt, wie es oben erläutert worden ist, und jeder der Bereiche wird der Verarbeitung unterworfen, wie es unten erläutert wird. Obwohl die Unterteilung der Bereiche so erläutert worden ist, dass sie derart ausgeführt wird, dass jeder der unterteilten Bereiche eine rechteckige Gestalt aufweist, ist die Gestalt eines Bereiches nicht auf ein Rechteck in allen Fällen begrenzt.
Im Folgenden wird eine detaillierte Erläuterung von zeitbasierten Änderungen in einem charakteristischen Betrag in jedem unterteilten Bereich und der Verarbeitung zum Extrahieren eines abnormalen Zustandes gegeben.
Fig. 6 zeigt ein Beispiel, bei dem ein eingegebenes Bild in eine Mehrzahl von Bereichen unterteilt wird und danach ein abnormaler Zustand auf der Basis von zeitbasierten Änderungen in dem charakteristischen Betrag in den unterteilten Bereichen extrahiert wird. Diese Figur zeigt einen Bereich, der eine Änderung entsprechend zu Änderungen in den charakteristischen Beträgen innerhalb der unterteilten Bereiche enthält. Der Ablauf dieser Verarbeitung wird unter Bezugnahme auf ein Ablaufdiagramm der gesamten Verarbeitung, das in Fig. 7 gezeigt ist, erläutert. In Fig. 6 zeigen (a) bis (d) die eingegebenen Bilder, während (e) bis (g) die Änderungen in den charakteristischen Beträgen der Bereiche, die den eingegebenen Bildern entsprechen, zeigen.
Zuerst werden bezüglich jedes der unterteilten Bereiche die zeitbasierten Änderungen in dem charakteristischen Betrag als ein Parameter in der ursprünglichen Einstellung gesetzt (S1). Als nächstes wird ein eingegebenes Bild, das in digitale Bilddaten für jeden Zeitpunkt gewandelt ist, eingelesen (S2) und das eingegebene Bild, das derart eingelesen ist, wird in eine Mehrzahl von Bereichen unterteilt (S3). Bezüglich jedes der Bereiche wird irgendein charakteristischer Betrag, der in jedem Bild enthalten ist, berechnet (S4). In jedem der Bereiche werden Änderungen in dem charakteristischen Betrag bis zu dem Zeitpunkt mit einem Parameter, der dem Bereich zugeführt wird, verglichen, und die Anwesenheit oder Abwesenheit eines abnormalen Zustandes wird für jeden Bereich überprüft (S4). Als nächstes werden die Ergebnisse der Ver arbeitung der entsprechenden Bereiche integriert und die Anwesenheit oder Abwesenheit eines abnormalen Zustandes wird bezüglich der Gesamtbereiche überprüft. Falls bestimmt wird, dass ein abnormaler Zustand auftritt, wird eine Benachrichtigung ausgeführt (S5).
Hier können ein Durchschnittsdichtewert eines Bildes, ein Dispersionswert und eine Verwirrung (Komplizierung) unter Verwendung eines Ergebnisses einer differenziellen Binärisierung als der charakteristische Betrag, der in jedem unterteilten Bereich enthalten ist, verwendet werden. Im Falle eines Farbbildes kann jede Farbphase, ein Farbwert, eine Helligkeit verwendet werden.
Falls ein Durchschnittsdichtewert oder ein Dispersionswert als der charakteristische Betrag verwendet werden, wird ein Durchschnittswert innerhalb eines Bereiches einmal erhalten und ein Dispersionswert wird erneut berechnet, entsprechend eines normalen Dispersionswertberechnungsverfahrens. Falls jedoch ein Einlesintervall zwischen Bildern kurz ist und die Verarbeitungsgeschwindigkeit hoch ist, wird in Betracht gezogen, dass eine Änderung in einem Bildaufnahmegesichtsfeld zwischen aufeinanderfolgenden Bildern relativ gesehen nicht sehr groß, so dass es möglich ist, einen Dispersionswert unter Verwendung eines Durchschnittswertes bei einem vorhergehenden Zeitpunkt zu erhalten, d. h. einen sogenannten falschen Dispersionswert zu verwenden.
Als nächstes wird die Verarbeitung des Extrahierens eines abnormalen Zustandes bei entsprechenden Bereichsniveaus in den Schritt S4 in dem Ablaufdiagramm aus Fig. 7, insbesondere unter Bezugnahme auf das Ablaufdiagramm, das in Fig. 8 gezeigt ist, erläutert.
Ein charakteristischer Betrag d(t) wird aufeinanderfolgend für jeden der unterteilten Bereiche extrahiert (S11) und eine Differenz d(t-1) zwischen dem extrahierten charakteristischen Betrag zu einem vorhergehenden Zeitpunkt wird erhalten. Falls durch eine Schwellwertverarbeitung bestimmt wird, dass eine Änderung existiert (S12), wird der charakteristische Betrag mit einem Parameter verglichen (S13). Falls der charakteristische Betrag einen vorbestimmten Schwellwert als ein Ergebnis des Vergleiches innerhalb eines erlaubten Bereiches des Parameters überschreitet (S14), wird bestimmt, dass die Änderung in dem charakteristischen Betrag durch einen abnormalen Zustand verursacht ist, d. h. ein abnormaler Zustand existiert in dem entsprechenden Bereich (S15). Diese Verarbeitung wird für andere Bereiche ausgeführt.
Bemerke, dass der Schwellwert, der zum Extrahieren einer Änderung wie oben beschrieben verwendet wird, und ein Schwellwert eines erlaubten Bereichs eines Parameters, experimentell unter Verwendung eines Ergebnisses, das durch vorheriges Überprüfen von Änderungen in einen charakteristischen Betrag unter Verwendung eines Testbildes erhalten worden ist, eingestellt werden können, oder dass sie in geeigneter Weise derart erhalten werden können, dass Änderungen in dem charakteristischen Betrag in den Prozeduren der Verarbeitungsschritte extrahiert werden können.
Beispiele für solche Schwellwerte werden unten erläutert.
In Fig. 10 wird (a) als ein Beispiel einer zeitbasierten Änderung in einem charakteristischen Betrag innerhalb eines Bereiches genommen. In diesem Fall werden sechs Parameter berücksichtigt, wie es in Fig. 11A gezeigt ist, z. B. ein Wert (B), wo der Betrag stabil ist, eine Höhe (H), wenn eine Änderung auftritt, eine Zeitdauer (L), für die eine Änderung beibehalten wird, und Fehler β, η und λ.
Diese Parameter können durch Untersuchung eines Ergebnisses bestimmt werden, das durch Analysieren von Bilddaten innerhalb eines Überwachungsbereiches E erhalten worden ist, oder sie können aus einem Ergebnis bestimmt werden, das durch Anordnen eines Bearbeitungssystems derart, dass es eine Lernfunktion aufweist, und durch Bringen des Verarbeitungssystems zum Ausführen eines Lernens derart, dass eine zeitbasierte Änderung in dem charakteristischen Betrag in geeigneter Weise extrahiert werden kann, wie es oben beschrieben worden ist, erhalten wird.
Sechs Beispiele, die in den Fig. 10(b) bis (g) gezeigt sind, werden als zeitbasierte Änderungen in einem charakteristischen Betrag in diesem Bereich angenommen.
In (b) in Fig. 10 ist die Änderung in einem Startzeitraum bemerkenswert und der Betrag kehrt schnell in einen ursprünglich stabilen Zustand zurück. Darum wird diese Änderung einfach als Rauschen betrachtet.
In (c) in Fig. 10 sind die gesamte Gestalt und der Zeitraum des Andauerns im Wesentlichen gleich zu denjenigen aus dem obigen Fall, aber die Höhe der Spitze überschreitet den erlaubten Bereich. Darum wird diese Änderung als ein abnormaler Zustand betrachtet.
In (d) in Fig. 10 ist die Änderung im Startzeitraum bemerkenswert und der Betrag kehrt nach einem Zeitraum, der im Wesentlichen gleich dem Zeitraum des Andauerns ist, in einen ursprünglichen Zustand zurück. In diesem Zustand ist die Änderung ähnlich zu einem zuvor vorbereiteten Parameter und wird daher als eine reguläre Änderung betrachtet.
In (e) in Fig. 10 ist die Änderung in einem Startzeitraum bemerkenswert und der Betrag vermindert sich einmal, bevor der Zeitraum des Andauerns endet. Dann kehrt der Betrag zu der Höhe der Spitze zurück und kehrt letztendlich nach einem Zeitraum, der im Wesentlichen gleich zu dem Zeitraum des Andauerns ist, in einen ursprünglichen Zustand zurück. Dieses ist eine Änderung, die ähnlich zu einem zuvor enthaltenen Parameter ist, und sie wird daher als eine reguläre Änderung betrachtet.
In (f) in Fig. 10 ist die Änderung bemerkenswert in einem Startzeitraum und der Zeitraum des Andauerus beginnt. Jedoch ändert der Betrag die Höhe der Spitze. Die Änderung unterscheidet sich daher von einem zuvor enthaltenen Parameter und wird daher so bestimmt, dass irgendein abnormaler Zustand existiert.
In (g) in Fig. 10 ist die Änderung bemerkenswert in einem Startzeitraum und der Zeitraum des Andauerns beginnt. Jedoch kehrt der Betrag nicht zu einem ursprünglichen Zustand nach dem Zeitraum des Andauerns zurück. Darum gibt es eine Möglichkeit, dass irgend etwas in dem entsprechenden Bereich verblieben ist, so dass bestimmt wird, dass ein abnormaler Zustand existiert.
Wie zuvor erläutert worden ist, falls eine Änderung, die als ein abnormaler Zustand bestimmt wird, in Änderungen in einem Bereich existiert, wird bestimmt, dass ein abnormaler Zustand in dem entsprechenden Bereich vorhanden ist.
Bemerke, dass die sechs Parameter, wie sie oben beschrieben worden sind, für alle Bereiche geliefert werden können, unter der Annahme, dass irgendeine Änderung in allen Bereichen auftritt. Jedoch müssen die Parameter, die andere als B sind, nicht für die Bereiche geliefert werden, die zuvor als keine Änderungen enthaltend erkannt worden sind, da Parameter, die andere als B sind, für solche Bereiche nicht notwendig sind. Des weiteren kann in einem Fall, in dem ein Objekt, das sich zyklisch bewegt (z. B. ein Objekt, das auf einem Bandförderer ei nes Fördersystems gefördert wird), überwacht wird, ein anderer Parameter S (±σ) als ein Erscheinungsintervall zwischen Änderungen geliefert werden.
Bei der obigen Erläuterung wird eine rechteckige Welle, die sich in der positiven Richtung ändert, als ein Beispiel für eine zeitbasierte Änderung in dem charakteristischen Betrag verwendet. Es ist unnötig zu sagen, dass eine entsprechende Verarbeitung in anderen Fällen ausgeführt wird.
Als nächstes wird das Verarbeiten des Extrahierens eines abnormalen Zustandes auf den gesamten Bereichsniveau in Schritt 5 in dem Ablaufdiagramm, das in Fig. 7 gezeigt ist, insbesondere unter Bezugnahme auf das Ablaufdiagramm, das in Fig. 9 gezeigt ist, erläutert. Nachdem das Verarbeiten für jeden Bereich vervollständigt ist, wird überprüft, ob das Verarbeiten für die gesamten Bereiche notwendig ist oder nicht (S21). Falls das Verarbeiten für die gesamten Bereiche notwendig ist, werden die Ergebnisse der Bereiche in der Umgebung eines Bereiches, der einen abnormalen Zustand anzeigt, aus den gesamten Bereichen untersucht (S22). Falls es einen anderen Bereich, der einen abnormalen Zustand enthält (S23), in der Umgebung des Bereiches, der einen abnormalen Zustand anzeigt, gibt, wird in derselben Weise geprüft, ob es einen weiteren anderen Bereich, der einen abnormalen Zustand anzeigt, in der Umgebung dieses anderen Bereiches gibt oder nicht (S24). Falls es einen Bereich gibt, der einen abnormalen Zustand anzeigt, werden diese Bereiche miteinander kombiniert (S25). In diesem Zustand ist, falls die Bereiche, die einen abnormalen Zustand anzeigen, isoliert voneinander existieren, die Größe einer Bereichsänderung zu klein, und der abnormale Zustand wird als Rauschen betrachtet (S26).
Falls die Anzahl der Elemente, wenn Bereiche, die einen abnormalen Zustand anzeigen, letztendlich miteinander kombiniert werden, einen vorbestimmten Schwellwert überschreitet (S28), nachdem die Anwesenheit eines abnormalen Zustandes derart bezüglich der gesamten Bereiche geprüft worden ist (S27) wird, die Gruppe dieser Bereiche als ein abnormaler Bereich bestimmt (S29), und es wird bestimmt, dass ein abnormaler Zustand in dem Bild existiert. Eine Meldung wird dann durch Stoppen der Verarbeitung ausgeführt. Selbst falls der vorbestimmte Schwellwert nicht überschritten wird, wird irgendeine Maßnahme zum Erregen einer Aufmerksamkeit ergriffen.
Die folgenden Verfahren werden als ein Verfahren zum Bestimmen, ob die Verarbeitung bezüglich der gesamten Bereiche in Schritt S21 ausgeführt werden sollte oder nicht, betrachtet. Insbesondere wird, wie oben beschrieben worden ist, das Auftreten eines abnormalen Zustandes für jeden Bereich überprüft, und danach wird eine Suche nach einem abnormalen Zustand bei den gesamten Bereichen, bei denen eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist, ausgeführt.
(1) Als ein Ergebnis des Ausführens der Verarbeitung jedes Bereiches existieren ein oder mehrere Bereiche, die einen abnormalen Zustand anzeigen.
(2) Das Verhältnis der Anzahl der Bereiche, die als einen abnormalen Zustand enthaltend bestimmt worden sind, zu der Anzahl der gesamten Bereiche überschreitet einen vorbestimmten Wert.
Bemerke, dass, falls die Verarbeitungsgeschwindigkeit hoch ist, jede der Änderungen in dem Bildaufnahmegesichtsfeld nicht als groß betrachtet wird, und dass es daher möglich ist, einen Dispersionswert unter Verwendung eines Durchschnittswertes zu einem vorhergehenden Zeitpunkt zu erhalten, d. h. einen sogenannten falschen Dispersionswert, ohne ein normales Berechnungsverfahren des einmaligen Erhaltens eines Durchschnittswertes innerhalb eines Bereiches und des nachfolgenden erneuten Berechnens eines Dispersionswertes, wenn ein Dispersionswert berechnet ist, zu verwenden.
Als nächstes wird eine zweite Ausführungsform erläutert.
Die zweite Ausführungsform unterscheidet sich von der ersten Ausführungsform dadurch, dass die Verarbeitung (S5) für die gesamten Bereiche, die bei der ersten Ausführungsform ausgeführt wird, nicht ausgeführt wird, und dass anstelle eine Bereichsteilung und eine Fusionsbearbeitung (S6) ausgeführt werden, wie es in dem Ablaufdiagramm der gesamten Bearbeitung in Fig. 12 gezeigt ist. Die Bereichsteilung und die Fusionsverarbeitung werden insbesondere unten erläutert.
Als erstes wird die Verarbeitung der Bereichsteilung erläutert. Wie in Fig. 13 gezeigt ist, wenn eine zeitbasierte Änderung in dem charakteristischen Betrag innerhalb eines geteilten Bereiches einen rauschartigen Zustand zeigt, wird bestimmt, dass ein Rauschen immer in dem entsprechenden Bereich existiert. Um eine solche Bestimmung zu verhindern, wird jeder der un terteilten Bereiche weiter in kleine Bereiche unterteilt, so dass zeitbasierte Änderungen in dem charakteristischen Betrag überwacht werden können.
Insbesondere im Hinblick auf Bereiche in einem Bild, bei denen eine zeitbasierte Änderung in einem charakteristischen Betrag innerhalb eines Bereiches ähnlich zu einem Rauschen ist, wie es in Fig. 13 gezeigt ist, falls die Häufigkeit des Auftretens von Änderungen hoch ist, und falls dieser Zustand für einen vorbestimmten Zeitraum oder mehr andauert, wird der Bereich weiter unterteilt.
Bezüglich dieser Verarbeitung der Bereichsunterteilung wird eine Erläuterung unter Bezugnahme auf das Ablaufdiagramm, das in Fig. 17 gezeigt ist, gegeben. Nachdem das Extrahieren des charakteristischen Betrages d(t) bezüglich jedes der Bereiche, die im Schritt S4 unterteilt worden sind, vervollständigt ist, wird eine Differenz zwischen dem Betrag und einem charakteristischen Betrag d(t-1) zu einem vorhergehenden Zeitpunkt erhalten, und es wird bestimmt, dass eine Änderung auftritt, falls der Differenzwert größer als ein Schwellwert Ts ist (S31). Die Anzahl der Ereignisse, bei denen die Änderung auftritt, wird berechnet. Falls diese Änderung fortlaufend existiert und die Anzahl der Ereignisse, bei denen die Änderung auftritt, einen vorbestimmten Schwellwert Tcs überschreitet (S33), wird eine Bereichsunterteilung ausgeführt (S34).
Als ein Ergebnis werden, da die Parameter zuvor nicht bezüglich derjenigen Bereiche eingestellt wurden, die durch die Bereichsunterteilung neu hinzugefügt werden, die Parameter für die Bereiche vor dieser Bereichsunterteilung diesen Bereichen zugeordnet (S35). Als nächstes wird die Anzahl der Ereignisse (Cs), bei denen eine Änderung auftritt, zurückgesetzt (S36), und der Ablauf schreitet zu der nächsten Verarbeitung fort.
Bei der Bereichsunterteilung in Schritt S34 wird zum Beispiel eine Unterteilung, wie sie in Fig. 14 gezeigt ist, ausgeführt. Bei diesem Schritt wird eine Unterteilung derart ausgeführt, dass ein Bereich in vier gleich kleine Bereiche unterteilt wird. Eine Nummer eines neuen Bereiches und Koordinatenwerte der linken oberen und der rechten unteren Ecke werden zum Beispiel als Parameter zu jedem der unterteilten Bereiche zugeordnet. Zusätzlich können abhängig von dem Unterteilungsverfahren des ursprünglichen Zustandes Bereiche so unterteilt werden, dass sie einen überlappenden Abschnitt aufweist oder nicht (siehe Fig. 5).
Als nächstes wird die Fusionsverarbeitung der Bereiche erläutert. In dem Fall, in dem zeitbasierte Änderungen in dem charakteristischen Betrag in einem Bereich im Wesentlichen nicht beobachtet werden, wie es in Fig. 15 gezeigt ist, wird bezüglich Bereichen in einem Bild, bei denen solche Änderungen mit einer niedrigen Erscheinungshäufigkeit auftreten, und bei denen dieser Zustand für einen vorbestimmten Zeitraum oder mehr andauert, eine Fusion mit einem Bereich, der in einem ähnlichen Zustand ist, in der Umgebung des Bereiches ausgeführt.
Diese Verarbeitung der Bereichsfusion wird unter Bezugnahme auf das Ablaufdiagramm, das in Fig. 18 gezeigt ist, erläutert. Nach der Vervollständigung der Unterteilungsverarbeitung der oben beschriebenen Bereiche zählt ein Zustandszähler zum Zählen der Abwesenheit von Änderungen "+1" (S41). Dann wird ein Unterschied zwischen den charakteristischen Beträgen d(t) und d(1-t), der wie oben beschrieben extrahiert worden ist, erhalten. Falls der Differenzwert größer als ein Schwellwert Tm ist (S42), wird bestimmt, dass eine Änderung auftritt, und der Zustandszähler wird zurückgesetzt (S43). Der Ablauf geht zu der Verarbeitung eines nächsten Bildes weiter.
Wenn ein Zustand, in dem keine Änderungen existieren, andauert und der Zählwert des Zustandszählers einen vorbestimmten Schwellwert Th überschreitet (S44), wird eine Attributinformation, die einem Bereich hinzugefügt ist, auf "Fusion möglich" geändert (S45). Alle Bereiche werden überprüft und danach wird eine Fusionsverarbeitung ausgeführt (S46).
Die Bereichsfusionsbearbeitung in Schritt S46 wird unter Bezugnahme auf ein Ablaufdiagramm, das in Fig. 19 gezeigt ist, erläutert. Zuerst werden alle Bereiche einem Suchen unterworfen (S51), Attributinformation der Bereiche wird gelesen (S52) und es wird geprüft, ob eine Fusion möglich ist oder nicht (S53). Falls eine Fusion möglich ist, wird die Attributinformation der einander nahen Bereiche dahingehend überprüft, ob eine Fusion möglich ist oder nicht (S53). Falls eine Fusion möglich ist, werden die Parameter eines Bereiches, der bearbeitet wird, für einen Bereich, der zu fusionieren ist, bereitgestellt (S55). Bezüglich der Bereiche, bei denen eine Fusion bereits ausgeführt worden ist, wird die Attributinformation in einen normalen Zustand zurückgeführt und dieser Betrieb wird bei allen Bereichen ausgeführt (S56 und S57).
Bei der Fusion von Bereichen wird zum Beispiel eine Fusion ausgeführt, wie sie in Fig. 16 gezeigt ist. In diesem Fall wird die Fusion der Bereiche derart ausgeführt, dass ein neuer Be reich wieder rechteckig wird. Insbesondere drei nahe Bereiche, d. h. ein Bereich, der dem Zielbereich auf der rechten Seite desselben benachbart ist, ein Bereich unter dem Zielbereich und ein Bereich unter dem Bereich, der dem Zielbereich auf der rechten Seite benachbart ist, werden überprüft.
Oben wurden die Verarbeitung zur Bereichsteilung und Bereichsfusion erläutert. Falls jedoch bezüglich jedes der Bereiche in einem Bild Änderungen mit einer niedrigen Frequenz in einem Bereich auftreten, ist es möglich, die gesamte Verarbeitungsmenge durch Reduzieren der Anzahl der Ereignisse, bei denen eine Verarbeitung für aufeinander bezogene Bereiche ausgeführt wird, ohne das Ausführen einer Fusion zur Verarbeitung, wie es oben beschrieben wurde, zu reduzieren.
Zusätzlich wird, falls sich die Anzahl der Bereiche durch Wiederholen von Teilung und Fusion von Bereichen ändert, ein Ersetzen der Anzahl der Bereiche ausgeführt, falls es notwendig ist. Ein Ersetzen der Anzahl der Bereiche wird zum Beispiel bei einem Verfahren zum Überprüfen des Koordinatenwertes der linken oberen Ecke, den jeder Bereich als einen Parameter aufweist, in der Reihenfolge von dem linken oberen Bereich zu dem rechten unteren Bereich in einem Bild ausgeführt, wodurch diesen Nummern zugeordnet werden.
Obwohl die obige Erläuterung für einen Fall gemacht worden ist, in dem eine Fusionsverarbeitung nachfolgend ausgeführt wird, nachdem eine Teilungsverarbeitung von Bereichen ausgeführt worden, kann die Verarbeitung in einer umgekehrten Reihenfolge ausgeführt werden, oder die Teilungsverarbeitung von Bereichen und die Fusionsverarbeitung von Bereichen können parallel ausgeführt werden.
Im Folgenden wird eine dritte Ausführungsform unter Bezugnahme auf die Zeichnungen erläutert. Die dritte Ausführungsform ist ein Beispiel, bei dem eine Vorrichtung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes entsprechend der vorliegenden Erfindung auf eine Papiermaterialbehandlungsvorrichtung angewandt ist und bei dem eine Selbstdiagnosefunktion durch eine Markierung geliefert wird.
Fig. 20 zeigt schematisch die Struktur einer Papiermaterialbehandlungsvorrichtung entsprechend der vorliegenden Erfindung. Insbesondere liefert ein Zufuhrabschnitt 1 Papiermaterialien P wie Wertpapiere, Post oder Ähnliches, ein Stück nach dem anderen. Papiermaterialien P, die derart zugeführt werden, werden über einen Förderweg 2 gefördert und in Verzweigungsförderwege 4 und 5 durch ein Verteilungstor 3, das an einem hinteren Endabschnitt des Förderweges 2 vorgesehen ist, verteilt. Stapelabschnitte 6 und 7 sind entsprechend an hinteren Endabschnitten der Verzweigungsförderwege 4 und 5 so vorgesehen, dass geförderte Papiermaterialien P gestapelt und gespeichert werden.
Bemerke, dass ein Bestimmungsabschnitt 8 zum Bestimmen der Art der Papiermaterialien P durch optisches Lesen von Bildinformation auf den Papiermaterialien P in der Mitte des Förderweges 2 vorgesehen ist und das Verteilungstor 3 entsprechend den Bestimmungsergebnissen des Bestimmungsabschnittes 8 geschaltet und gesteuert wird.
Währenddessen ist eine ITV-Kamera 10 an jeder der spezifischen Positionen der Förderwege 2, 4 und 5 (d. h. innerhalb der Bereiche, von denen geschätzt wird, dass ein abnormaler Zustand auftritt) vorgesehen. Zum Beispiel ist ein vorbestimmter Bereich einer Position eines Verteilungstores 3 als ein Überwachungsbereich 9 eingestellt, und eine ITV-Kamera 10 als ein Bildaufnahmemittel zum Aufnehmen eines Bildes innerhalb des Überwachungsbereiches 9 ist vorgesehen.
Ein Bildsignal, das durch die ITV-Kamera 10 aufgenommen wird, wird zu einer Verarbeitungsvorrichtung 12 über einen Übertragungsweg 11 gesandt und eine Förderung zum Detektieren einer abnormalen Förderung eines Papiermaterials P wird ausgeführt. Wenn eine abnormale Förderung detektiert wird, wird eine nicht gezeigte Alarmvorrichtung betätigt oder eine Figur oder ein Buchstabe, die einen abnormalen Zustand anzeigen, werden auf einer Anzeigevorrichtung 13 angezeigt.
Fig. 21 ist eine Blockdarstellung eines Beispiels einer Struktur entsprechend der dritten Ausführungsform und sie zeigt hauptsächlich die Verarbeitungsvorrichtung 12. Diese Ausführungsform zeigt einen Fall, bei dem eine Selbstdiagnosefunktion für ein Bildaufnahmesystem vorgesehen ist. Die grundlegende Struktur dieser Ausführungsform ist dieselbe wie diejenige aus Fig. 1 und daher werden nur diejenigen Abschnitte der Struktur, die unterschiedlich von der Struktur aus Fig. 1 sind, erläutert.
Ein Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 weist zum Beispiel hauptsächlich eine CPU und Ähnliches auf. Dieser Verarbeitungsabschnitt 25 führt Differenzberechnungen bei einer Mehrzahl von Bildern (z. B. zwei Bildern), die in einem Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, auf einer Zeitbasis aus und extrahiert einen Änderungsbereich zwischen aufeinanderfolgenden Bildern auf der Zeitbasis, die in dem Bildspeicher 23 gespeichert sind, um dadurch eine abnormale Förderung von Papiermaterialien P zu detektieren. Des weiteren sendet dieser Abschnitt 25 die Ergebnisse der Detektion an eine Anzeigevorrichtung 13 zum Anzeigen der Ergebnisse und betreibt eine Alarmvorrichtung 26, falls es notwendig ist.
Andernfalls kann diese Detektionsverarbeitung eine Bildunterteilungsverarbeitung entsprechend der obigen ersten und zweiten Ausführungsformen verwenden.
Des weiteren ist der Abschnitt 25 derart angeordnet, dass er eine solche Information als Überwachungsabschnittsüberwachungssignale 27 zu einer Host-Steuervorrichtung 28 sendet, dadurch die gesamte Vorrichtung zu steuern.
Der Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 ist über einen Zeitablauferzeugungsabschnitt 29 mit einem Markierungserzeugungsabschnitt als einem Mittel zum Erzeugen einer spezifischen Markierung verbunden. Der Markierungserzeugungsabschnitt 30 erzeugt eine Markierung in einem Überwachungsbereich 9, wenn eine Selbstdiagnose für ein Bildaufnahmesystem ausgeführt wird.
Als ein spezifisches Verfahren zum Erzeugen einer Markierung in dem Markierungserzeugungsabschnitt 30 gibt es zum Beispiel ein Verfahren des Verwendens einer Markierung M, die elektrisch an/ausgeschaltet werden kann, wie eine LED (lichtemittierende Diode) oder ein Verfahren, bei dem eine Markierung M durch mechanisches Öffnen/Schließen eines Schiebers zum Erscheinen gebracht wird, wie es in Fig. 23 gezeigt ist. In diesem Fall kann eine Änderung, die auf einen Markierungserzeugungsbefehl hin realisiert wird, entweder AN/AUS (oder "unsichtbar" zu "sichtbar") oder AUS/AN (oder "sichtbar" zu "unsichtbar") sein.
Als ein Verfahren zum Erzeugen einer Markierung, das ein anderes als die oben beschriebenen ist, kann ein solches Verfahren verwendet werden, das ein lokales Erscheinen einer Änderung ermöglicht.
Zusätzlich ist in dem Fall, in dem ein Schieber als eine Markierung verwendet wird, die Gestalt, die erscheint, wenn der Schieber zurückgezogen wird, in diesem Beispiel als ein Kreis erläutert, aber diese Gestalt ist nicht in jedem Fall auf einen Kreis begrenzt.
Als nächstes wird die Verarbeitung zum Ausführen einer Selbstdiagnose dahingehend, ob ein Bildaufnahmesystem regulär arbeitet oder nicht, unter Bezugnahme auf die Ablaufdarstellung, die in Fig. 24 gezeigt ist, erläutert. Ein Bildeingabebetrieb von einer ITV-Kamera 10 wird gestartet (S101) und ein Selbstdiagnosezeitmessungszähler wird zurückgesetzt (S102). Der Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 führt eine zeitbasierte Differenzverarbeitung bei aufeinanderfolgenden Bildern, die durch den Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, auf einer Zeitbasis aus. Eine Differenz zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern in dem Bildspeicher 23 wird erhalten (S103) und eine Rauschverarbeitung (S105) wird bei einem Ergebnis ausgeführt, das durch das Ausführen einer Binärisierungsverarbeitung (S104) bei dem Ergebnis erhalten wurde, das oben als die Differenz erhalten wurde. Letztendlich wird überprüft, ob konzentrierte Änderungsbereiche in einem Bild existieren oder nicht (S106). Falls solche Änderungsbereiche existieren, gibt es eine Möglichkeit, dass sich die Vorrichtung innerhalb eines Überwachungsbereiches 9 bewegt, und daher kehrt der Ablauf zu der Differenzverarbeitung in Schritt S103 zurück. Der Betrieb wird wie oben beschrieben wiederholt.
Bezüglich der Rauschreduzierung ist es möglich, eine Rauschreduzierung zum Beispiel durch Eliminieren von isolierten Punkten aus einem binären Bild mittels einer Kompressions- und Expansionsverarbeitung zu eliminieren.
Falls ein abnormaler Zustand in dem Schritt S106 nicht detektiert wird, führt der Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 das Erzeugen einer Markierung, wie es oben beschrieben worden ist, in dem Überwachungsbereich 9 durch Aussenden des Markierungserzeugungsbefehls an einen Markierungserzeugungsabschnitt 30 über einen Zeitsteuerungserzeugungsabschnitt 29 herbei.
Als nächstes liest der Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 ein Bild in dem Überwachungsbereich 9 erneut ein (S108) und führt eine Detektionsverarbeitung durch ein Verfahren einer zeitlich basierten Differenz unter Verwendung einer Mehrzahl von Bildern, die durch den Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, wie die Detektion eines abnormalen Förderzustands, wie er oben beschrieben worden ist, oder durch ein Verfahren einer Bildteilungsdetektionsve rarbeitung, wie sie insbesondere oben erläutert worden ist, aus (S109), um dadurch zu überprüfen, ob eine Änderung aufgrund einer Markierung detektiert wird oder nicht (S110), nachdem die Erzeugung einer Markierung befohlen worden ist. Falls eine Markierung detektiert wird, wird das Bildaufnahmesystem als normal arbeitend bestimmt und der Zustand, dass das System normal arbeitet, wird auf der Anzeigevorrichtung 13 angezeigt (S111). Dann wird der Markierungserzeugungsbefehl aufgehoben (S115).
Falls eine Markierung nicht in Schritt S 110 detektiert wird, wird der Inhalt des Selbstdiagnosezeitmessungszählers um "+1" aktualisiert (S112) und danach wird bestimmt, ob der Inhalt des Zählers größer als ein vorbestimmter, zuvor gesetzter Wert ist oder nicht (S113). Falls der Inhalt kleiner als der vorbestimmte Wert ist, kehrt der Ablauf zu der Bildeinleseverarbeitung in Schritt S 108 zurück und derselbe Betrieb, wie er oben beschrieben wurde, wird wiederholt.
In Schritt S113 wird, falls der Inhalt des Zählers größer als der vorbestimmte Wert ist, bestimmt, dass es einen Defekt bei dem Eingeben aus dem Bildaufnahmesystem gibt (S114), und der Zustand, dass ein Defekt bei einer Eingabe existiert, wird auf der Anzeigevorrichtung 13 angezeigt. Dann geht der Ablauf zu Schritt S115 und hebt den Markierungserzeugungsbefehl auf.
Insbesondere falls die Erzeugung einer Markierung nicht detektiert werden kann, wenn eine vorbestimmte Zeit vergangen ist, seit ein Befehl zum Erzeugen einer Markierung geliefert wurde, wird bestimmt, dass es einen Defekt bei einer Eingabe aus dem Bildaufnahmesystem gibt und eine Meldung wird geliefert. Falls eine Markierung innerhalb der vorbestimmten Zeit detektiert wird, wird bestimmt, dass das Bildaufnahmesystem normal arbeitet und eine Meldung wird geliefert. Die nachfolgende Verarbeitung wird dann fortgesetzt.
Fig. 25 ist eine Blockdarstellung eines Beispiels einer Struktur, die hauptsächlich eine Verarbeitungsvorrichtung 12 entsprechend einer vierten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. Diese Ausführungsform erläutert einen Fall, bei dem eine Selbstdiagnosefunktion für eine Detektierungsfunktion des Bildaufnahmesystems vorhanden ist, und sie unterscheidet sich von der dritten Ausführungsform dadurch, dass ein Abschnitt 31 zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes anstelle eines Markierungserzeugungsabschnittes 30 bei der dritten Ausführungsform aus Fig. 21 vorgesehen ist.
Insbesondere erzeugt der Abschnitt 31 zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes einen falschen abnormalen Zustand innerhalb eines Überwachungsbereiches 9, wenn eine Selbstdiagnose für die Detektionsfunktion ausgeführt wird. Als ein spezifisches Erzeugungsverfahren zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes bei dem Abschnitt 31 zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes gibt es zum Beispiel ein Verfahren, bei dem ein falsches Objekt 43, das einem Papiermaterial P, das tatsächlich zu fördern ist, ähnlich ist, an einem Endabschnitt eines Armes 42 installiert ist, der um eine Welle 41 als Drehpunkt gedreht wird, wie es in Fig. 26 gezeigt ist, und bei der Arm 42 so gedreht wird, dass das falsche Objekt 43 in den Überwachungsbereich 9 eingeführt wird, wenn ein Erzeugungsbefehl geliefert wird, wodurch ein falscher abnormaler Zustand erzeugt wird.
Bei dem obigen Beispiel ist eine Erläuterung eines Verfahrens gegeben worden, bei dem ein falsches Objekt 43 auf einem Endabschnitt eines Armes 42 installiert ist. Es ist jedoch möglich, ein anderes Verfahren als das oben beschriebene Verfahren zu verwenden, solange ein solches Verfahren einen falschen abnormalen Zustand erzeugen kann.
Als nächstes wird eine Erläuterung der Verarbeitung zum Ausführen einer Selbstdiagnose dahingehend, ob die Detektionsfunktion normal arbeitet oder nicht (d. h. ob ein abnormaler Zustand, der in einem Überwachungsbereich 9 auftritt, in diesem Fall korrekt detektiert werden kann oder nicht) unter Bezugnahme auf das Ablaufdiagramm, das in Fig. 27 gezeigt ist, gegeben. Ein Bildeingabebetrieb von der ITV-Kamera 10 wird gestartet (S121) und der Selbstdiagnosezeitmeßzähler wird zurückgesetzt (S122).
Dann führt der Detektionsbearbeitungsabschnitt 25 eine zeitlich basierte Differenzverarbeitung bei aufeinanderfolgenden Bildern, die durch den Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, auf einer Zeitbasis aus. Ein Unterschied zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern in dem Bildspeicher 23 wird erhalten (S123) und eine Rauschverarbeitung (S125) wird bei einem Ergebnis ausgeführt, das durch Ausführen einer Binärisierungsverarbeitung (S124) bei dem Ergebnis erhalten wird, das oben als die Differenz erhalten wurde. Letztendlich wird überprüft, ob konzentrierte Änderungsbereiche in einem Bild existieren oder nicht (S126). Falls solche Änderungsbereiche existieren, gibt es eine Möglichkeit, dass die Vorrichtung sich innerhalb eines Überwachungsbereiches 9 bewegt, und daher kehrt der Ablauf zu der Differenzverarbeitung in Schritt S 103 zurück. Der Betrieb, der oben beschrieben wurde, wird wiederholt.
Bezüglich der Rauschreduzierung ist es möglich, eine Rauschreduzierung zum Beispiel durch Eliminieren von isolierten Punkten aus einem binären Bild mittels einer Kompressions- und Expansionsverarbeitung zu erzielen.
Falls ein abnormaler Zustand in dem Überwachungsbereich 9 existiert (S126), kehrt der Ablauf zu der Bildaufnahmeverarbeitung in Schritt S 123 zurück, und dieselbe Verarbeitung wie oben wird wiederholt.
Falls ein abnormaler Zustand in dem Schritt S 126 nicht detektiert wird, sendet der Detektionsverarbeitungsabschnitt einen Befehl zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes an einen Abschnitt 31 zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes über einen Zeitablauferzeugungsabschnitt 29 (S127), wodurch ein falscher abnormaler Zustand in dem Überwachungsbereich 9 zur Erzeugung gebracht wird, wie es oben beschrieben wurde.
Dann nimmt der Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 erneut ein Bild in den Überwachungsbereich 9 auf (S128) und führt eine Detektionsverarbeitung durch ein Verfahren einer zeitlich basierten Differenz unter Verwendung einer Mehrzahl von Bildern, die durch den Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, wie bei der Detektion eines abnormalen Förderzustandes, wie sie oben beschrieben wurde, oder durch ein Verfahren einer Bildteilungsdetektionsverarbeitung, wie sie insbesondere oben beschrieben worden ist, aus (S129), um dadurch zu überprüfen, ob ein abnormaler Zustand detektiert wird oder nicht (S130), nachdem die Erzeugung eines abnormalen Zustandes befohlen worden ist. Falls ein abnormaler Zustand detektiert wird, wird die Detektionsfunktion als normal arbeitend bestimmt, und der Zustand, dass diese Funktion normal arbeitet, wird auf der Anzeigevorrichtung 13 angezeigt (S131). Dann wird der Befehl zum Erzeugen des abnormalen Zustandes aufgehoben (S132).
Falls ein abnormaler Zustand in dem Schritt S130 nicht detektiert wird, wird der Inhalt des Selbstdiagnosezeitmessungszählers um "+1" aktualisiert (S133) und danach wird bestimmt, ob der Inhalt des Zählers größer als ein vorbestimmter, zuvor gesetzter Wert ist oder nicht (S134). Falls der Inhalt kleiner als der vorbestimmte Wert ist, kehrt der Ablauf zu der Bildaufnahmeverarbeitung in Schritt S128 zurück, und derselbe Betrieb, wie er oben beschrieben wurde, wird wiederholt.
Falls in Schritt S134 der Inhalt des Zählers größer als der vorbestimmte Wert ist, wird bestimmt, dass es einen Defekt in der Detektionsfunktion gibt, oder dass es einen Defekt in einer Eingabe von dem Bildaufnahmesystem gibt, und der Zustand, dass es einen Defekt gibt, wird auf der Anzeigevorrichtung 13 angezeigt (S135). Dann schreitet der Ablauf zu Schritt S132 fort und hebt den Befehl zum Erzeugen des abnormalen Zustandes auf.
Insbesondere falls ein abnormaler Zustand nicht detektiert werden kann, wenn eine vorbestimmte Zeit abgelaufen ist, seitdem ein Befehl zum Erzeugen eines abnormalen Zustandes geliefert wurde, wird bestimmt, dass es einen Defekt in der Detektionsfunktion gibt oder dass es einen Defekt in einer Eingabe von dem Bildaufnahmesystem gibt, und eine Meldung wird geliefert. Falls ein abnormaler Zustand innerhalb der vorbestimmten Zeit detektiert wird, wird bestimmt, dass die Detektionsfunktion normal arbeitet und eine Meldung wird geliefert. Die nachfolgende Verarbeitung wird dann fortgesetzt.
Als nächstes wird eine fünfte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unten erläutert. Diese Ausführungsform erläutert einen Fall, bei dem eine automatische Einstellfunktion eines Überwachungsbereiches 9 vorhanden ist.
Fig. 28 zeigt vier Markierungen M1, M2, M3 und M4, die in einem zu überwachenden Überwachungsbereich 9 entsprechend der dritten Ausführungsform, die in Fig. 20 gezeigt ist, platziert sind. Diese Ausführungsform hat eine Aufgabe darin, den Bereich, der durch die Markierungen M1, M2, M3 und M4 umgeben ist, sicher zu überwachen. Im Folgenden wird auf den Bereich, der durch diese Markierungen umgeben ist, als ein Überwachungsbereich 9 Bezug genommen, und die Erläuterung wird unter der Annahme gemacht, dass die vier Markierungen gesetzt sind.
Wenn die vier Markierungen M1, M2, M3 und M4, die in dem Überwachungsbereich 9 platziert sind, als ein Bild durch eine ITV-Kamera 10 aufgenommen und eingelesen werden, werden diese Markierungen in verschiedenen, unterschiedlichen Arten aufgrund der Versetzungen der ITV-Kamera 10 oder Ähnlichem gesehen. Zum Beispiel zeigt Fig. 29A einen normalen Zustand, in dem der Überwachungsbereich 9 im Wesentlichen in der Mitte des Kameragesichtsfeldes positioniert ist. Fig. 29B zeigt einen Zustand, in dem der Überwachungsbereich 9 innerhalb des Kameragesichtsfeldes positioniert ist, wobei er gegenüber der Mitte des Gesichtsfeldes verschoben ist. Fig. 29C zeigt ein Beispiel, in dem der Überwachungsbereich 9 außerhalb des Kameragesichtsfeldes ist, und in diesem Fall ist es schwierig, eine Überwachung auszuführen, die die Aufgabe dieser Ausführungsform erfüllt.
Im Folgenden wird der Einstellbetrieb zum Einstellen eines Überwachungsbereiches 9 unter Bezugnahme auf die Ablaufdarstellungen, die in den Fig. 30A und 30B gezeigt sind, erläutert. Der Bildeingabebetrieb von einer ITV-Kamera 10 wird gestartet (S141) und Bilddaten werden durch den Bildspeicher 23 eingelesen (S143). In diesem Zustand wird die Anzahl (d. h. "4" in diesem Fall) der Markierungen, die zum Einstellen eines Überwachungsbereiches 9 verwendet werden, zuvor registriert (S142).
Dann führt der Detektionsverarbeitungsabschnitt 25 eine Verarbeitung zum Detektieren der Markierungen durch ein Verfahren einer zeitlich basierten Differenz unter Verwendung einer Mehrzahl von Bildern, die durch den Bildspeicher 23 eingelesen worden sind, wie die Detektion eines abnormalen Förderzustandes, wie sie oben beschrieben worden ist, oder durch ein Verfahren einer Bildteilungsdetektionsverarbeitung, wie sie insbesondere oben beschrieben worden ist, aus (S144), um dadurch die Anzahl m der Markierungen, die derart detektiert werden, zu berechnen (S145). Dann wird die berechnete Anzahl m mit der Anzahl n der Markierungen, die zuvor gesetzt wurde, verglichen (S146, S147 und S148). Falls die Anzahl der detektierten Markierungen drei oder mehr ist, ist es als ein Ergebnis dieses Vergleichs möglich, einen Überwachungsbereich auf der Basis dieser Markierungen einzustellen, und daher kann der zu überwachende Bereich auf der Basis der Positionen dieser Markierungen eingestellt werden.
Insbesondere falls die Anzahl der detektierten Markierungen gleich 4 ist, werden die detektierten Positionen aufgezeichnet (S149) und danach wird der Überwachungsbereich 9 auf der Basis der entsprechenden Positionen der vier Markierungen eingestellt (S150). Falls die Anzahl der detektierten Markierungen gleich 3 ist, werden die detektierten Positionen derselben aufgezeichnet, und danach wird die Position einer vierten Markierung auf der Basis der entsprechenden Positionen der drei Markierungen abgesetzt (S152). Falls die Position der vierten Markierung abgeschätzt wird, geht die Verarbeitung zu Schritt S150 weiter und stellt einen Überwachungsbereich 9 ein.
Andernfalls, falls die Anzahl der detektierten Markierungen gleich 2 oder weniger ist (obwohl mindestens drei oder mehr Markierungen notwendig sind), ist es nicht möglich, einen Bereich einzustellen, ausgenommen für einige spezifische Fälle. In diesem Fall wird darum in Betracht gezogen, dass das Bildaufnahmesystem keine Markierungen erfassen kann, und ein Befehl zum Korrigieren der Einstellungen des Bildaufnahmesystems wird geliefert.
Insbesondere falls die Anzahl der detektierten Markierungen gleich 2 ist, wird bestimmt, ob die beiden Markierungen Ecken der diagonalen Linie eines Überwachungsbereiches sind oder nicht (S153). Falls ja, werden die detektierten Positionen derselben aufgezeichnet (S154), und danach werden die Positionen der beiden anderen verbleibenden Markierungen auf der Basis der entsprechenden Positionen der beiden Markierungen abgeschätzt (S155). Falls diese Positionen abgeschätzt sind, schreitet die Verarbeitung zu Schritt S150 fort und ein Überwachungsbereich 9 wird eingestellt.
Falls zusätzlich die Anzahl der detektierten Markierungen gleich 2 oder weniger ist, wird bestimmt, dass das Bildaufnahmesystem abnormal ist (S156), und eine Meldung, die anzeigt, dass ein Einstellen eines Überwachungsbereiches unmöglich ist, wird auf der Anzeigevorrichtung 13 angezeigt (S157). Falls weiter in Schritt S153 detektiert wird, dass die beiden Markierungen keine zwei Ecken auf einer diagonalen Linie sind, wird eine Nachricht, die anzeigt, dass ein Einstellen eines Überwachungsbereiches unmöglich ist, angezeigt.
Obwohl die obige Erläuterung für einen Fall gegeben wurde, bei dem ein Überwachungsbereich unter der Annahme eingestellt wird, dass die Anzahl der Markierungen gleich 4 ist, ist die Anzahl der Markierungen nicht speziell begrenzt, solange die Anzahl der Markierungen 2 oder mehr ist. Zusätzlich ist es möglich, die Markierungen, die bei der dritten Ausführungsform oben beschrieben wurden, als ein Beispiel von Markierungen zu verwenden.
Wie oben erläutert wurde, entsprechend der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird eine Verarbeitung unter Verwendung der Information, die die Gesamtheit eines Bildes betrifft, nicht ausgeführt, sondern ein Bild wird in eine Mehrzahl von Bereichen unterteilt, und eine Verarbeitung unter Verwendung von charakteristischen Beträgen in entsprechenden Bereichen wird ausgeführt. Daneben wird eine Analyse der zeitlich basierten Änderungen in den charakteristischen Beträgen ausgeführt. Indem ein Bild absichtlich grob unterteilt wird, ist es möglich, kleine Änderungen wie eine Vibration und Ähnliches zu absorbieren und sich auf das Extrahieren von nur großen Änderungen (wie eine Bewegung eines Objektes in einem Bild) zu konzentrieren, so dass Änderungen in einem Bild, das Auftreten eines ab normalen Zustandes und Ähnliches ohne das Ausführen eines Vergleichs mit Mustern extrahiert werden können.
Zusätzlich ist es möglich, Einflüsse von einer Vibration einer ITV-Kamera oder Ähnliches bei dem Schritt des Teilens eines Bildes in eine Mehrzahl von Bereichen zu absorbieren, so dass eine Verarbeitung wie eine Rauschreduzierung nicht erforderlich ist.
Entsprechend der zweiten Ausführungsform ist es möglich, eine feine Detektion eines abnormalen Zustandes und eine Verarbeitung zum Detektieren eines abnormalen Zustandes mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit auszuführen, indem die unterteilten Bereiche weiter unterteilt werden oder indem die unterteilten Bereiche miteinander fusioniert werden.
Zusätzlich ist es entsprechend der dritten und vierten Ausführungsform, die oben beschrieben wurden, möglich, eine große oder kleine Verschiebung in der Installationsposition einer ITV- Kamera zu absorbieren und einen Systemverwalter über den Abschnitt, in dem eine Defekt auftritt, auf der Basis eines Diagnoseergebnisses zu informieren, indem eine Selbstdiagnosefunktion des Bestätigens, dass ein Bildaufnahmesystem oder eine Detektionsfunktion normal arbeiten, vorgesehen wird. Darum kann die Arbeit für Inspektionen und Einstellarbeiten stark reduziert werden.
Entsprechend der fünften Ausführungsform kann der Überwachungsbereich als ein Ziel automatisch korrigiert werden, und darum kann eine fehlerhafte Detektion nicht so leicht verursacht werden, selbst wenn die Orientierung einer ITV-Kamera mehr oder weniger geändert wird.

Übersetzung der Legenden in den Figuren

In allen Figuren:

NO = Nein
YES = Ja
END = Ende

Fig. 1:

10: ITV-Kamera
13: Anzeigevorrichtung
21: A/D-Wandlerabschnitt
22: Abtastpulserzeugungsabschnitt
23: Bildspeicher
24: Aufzeichnungsvorrichtung
25: Verarbeitungsabschnitt (CPU)
26: Alarmvorrichtung

Fig. 3:

(a): Eingegebenes Bild
(b): Geteiltes Bild
Pixels = Pixel

Fig. 4:

NO.: Nr.
Area Parameters = Bereichsparameter

Fig. 5:

(a): Nicht überlappt
(b): Überlappt

Fig. 7:

S1: Anfangseinstellung ausführen
S2: Bilddaten lesen
S3: Leseteilung ausführen
S4: Extraktion von charakteristischem Betrag und Verarbeitung von charakteristischem Betrag für jeden Bereich ausführen
S5: Verarbeitung für gesamten Bereich ausführen

Fig. 8:

S11: Berechne charakteristischen Betrag d(t) im Bereich
S13: Führe Vergleich mit Parametern aus
S14: Im erlaubten Bereich?
S15: Bestimme, dass abnormaler Zustand im Bereich existiert
S16: Alle Bereiche vervollständigt?
Threshold Value = Schwellwert
To Next Area = Zu nächstem Bereich

Fig. 9:

S21: Ist gesamte Verarbeitung notwendig?
S22: Suche Bereich
S23: Existiert abnormaler Zustand im Bereich?
S24: Existiert ähnlicher Bereich in Umgebung?
S25: Kombinieren
S26: Als Rauschen betrachten
S27: Alle Bereiche vervollständigt?
S28: Haben irgendwelche kombinierten Bereiche eine Elementzahl, die Schwellwert überschreitet?
S29: Betrachte als abnormalen Bereich
Stop Processing = Stoppe Verarbeitung
To Next Image = Zu nächstem Bild

Fig. 11A, B:

Size of Characteristic Amount = Größe des charakteristischen Betrages
Time = Zeit

Fig. 12:

S1 bis S4 wie bei Fig. 7
S6: Führe Bereichs-Teilungs-Fusions-Verarbeitung aus

Fig. 14:

Division = Teilung

Fig. 17:

S32: Aktualisiere Zahl der aufgetretenen Änderungen (Cs) um +1
S34: Führe Bereichsteilung aus
S35: Ordne Bereichsparameter zu
S36: Setze Zahl der aufgetretenen Änderungen (Cs) zurück
To Next Processing = Zu nächster Verarbeitung

Fig. 18:

S41: Aktualisiere Zustandszähler um +1
S43: Setze Zustandszähler zurück
S45: Ändere Bereichsattribut anf (Fusion)
S46: Führe Bereichsfusionsverarbeitung aus
State Counter = Zustandszähler
To Next Processing = Zu nächster Verarbeitung

Fig. 19:

S51: Suche Bereich
S52: Lese Attribut
S53: Ist Attribut (Fusion)?
S54: Ist Attribut in peripherem Bereich (Fusion)?
S55: Ändere Parameter des Bereichs, mit dem zu fusionieren ist
S56: Letzter Bereich?
S57: Aktualisiere Bereichszahl um +1
Fusion Processing = Fusionsverarbeitung

Fig. 21:

27: Überwachungsabschnittsmonitorsignal
28: Host-Steuervorrichtung
29: Zeitsteuerungserzeugungsabschnitt
30: Markierungserzeugungsabschnitt
sonst wie in Fig. 1

Fig. 22:

OFF = AUS
ON = AN

Fig. 23:

Hidden with Shutter = Mit Schieber verdeckt
Shutter opened = Schieber geöffnet
Fig. 24:
S101: Starte Bildeingabesystembetrieb
S102: Setze Zähler zurück
S103: Führe zeitbasierte Differenzverarbeitung aus
S104: Führe Binärisierungsverarbeitung aus
S105: Führe Rauschverarbeitung aus
S106: Existiert Änderungsbereich?
S107: Befehle Markierungserzeugung
S108: Lese Bild ein
S109: Führe Detektionsverarbeitung aus
S110: Markierung detektiert?
S111: Bestimme und melde, dass Bildaufnahmesystem normal arbeitet
S112: Aktualisiere Zähler um +1
S113: Zählerwert > vorbestimmter Wert?
S114: Bestimme und melde, dass Bildaufnahmesystem abnormal ist
S115: Hebe Erzeugungsbefehl auf

Fig. 25:

31: Abschnitt zum Erzeugen eines falschen abnormalen Zustandes sonst wie Fig. 21

Fig. 27:

S130: Abnormaler Zustand detektiert?
S131: Bestimme und melde, dass Detektionsfunktion normal ist
5135: Bestimme und melde, dass Detektionsfunktion defekt ist
S121 bis S129, S132, S133, S134 = S101 bis S109, S115, S112, S113 aus Fig. 24, in dieser Reihenfolge

Fig. 29A, B, C:

Marks are at Proper Position = Markierungen sind an richtiger Position
Marks are Shifted Within Allowable Range = Markierungen sind innerhalb erlaubten Bereichs verschoben
Marks are Out of Image Pick Up Range = Markierungen sind außerhalb des Bildaufnahmebereichs

Fig. 30A:

S141: Starte Bildeingabesystembetrieb
S142: Registriere Zahl der Markierungen; n
S143: Lese Bild ein
S144: Führe Detektionsverarbeitung aus
S145: Berechne detektierte Zahl, m

Fig. 30B:

S149: Zeichne detektierte Position auf
S150: Setze Überwachungsbereich auf der Basis der Markierungspositionen
S151: Zeichne detektierte Positionen auf
S152: Bestimme verbleibende Position
S153: Zwei Punkte auf diagonaler Linie detektiert?
S154: Zeichne detektierte Positionen auf
5155: Schätze verbleibende Positionen ab
5156: Bestimme, dass Bildaufnahmesystem abnormal ist
S157: Bestimme, dass Einstellung des Monitorbereichs unmöglich ist

Claims

1. Bilddatenverarbeitungsvorrichtung, die aufweist:

ein Mittel, (10, 21, S2) zum fortlaufenden Empfangen eines Bildes eines ersten Bereiches (Fig. 3(a)), das zu verarbeiten ist, und zum Umwandeln des Bildes in erste Bilddaten;

ein Mittel (25, 23, S3) zum Teilen der ersten Bilddaten in eine Mehrzahl von zweiten Bilddaten, die einer Mehrzahl von zweiten Bereichen (Fig. 3(b)), die kleiner als der erste Bereich sind und die entsprechend eine Mehrzahl von Pixeln aufweisen, entsprechen;

ein Mittel (23, 24, 25, 26) zum Detektieren einer Änderung des Bildes in den zweiten Bilddaten, um so eine bemerkenswerte Änderung des Bildes in den ersten Bilddaten zu bestimmen;

die gekennzeichnet ist durch:

ein Mittel (23, 24, 25, 26) zum Einstellen eines vorbestimmten Zeitparameters

(L) für eine zeitliche Änderung eines charakteristischen Betrages innerhalb jedes zweiten Bereiches;

ein Mittel (23, 24, 25, 26) zum Untersuchen der zweiten Bilddaten derart, dass detektiert wird, ob eine zeitliche Änderung des charakteristischen Betrages nach einem Zeitraum, der im wesentlichen gleich zu dem vorbestimmten Zeitparameter (L) ist, zu einem ursprünglichen Wert zurückkehrt oder nicht; und

ein Mittel (23, 24, 25, 26) zum Bestimmen, dass die ersten Bilddaten die bemerkenswerte Änderung enthalten, wenn das Untersuchungsmittel detektiert hat, dass die zeitliche Änderung des charakteristischen Betrages nach einem Zeitraum, der im wesentlichen gleich zu dem vorbestimmten Zeitparmeter ist, nicht zu dem ursprünglichen Wert zurückkehrt.

2. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Untersuchungsmittel ein Mittel (23, 24, 25, 26, S12) zum Vergleichen einer Änderung zwischen einem charakteristischen Wert an einem Zeitpunkt und einem charakteristischen Wert an einem anderen Zeitpunkt mit einem Schwellwert aufweist, und bei der dann, während die Änderung größer als der Schwellwert ist, das Untersuchungsmittel die zweiten Bilddaten untersucht zum Detektieren der bemerkenswerten Änderung des Bildes über den Zeitraum des vorbestimmten Zeitparameters, der durch das Einstellmittel eingestellt worden ist, in den zweiten Bilddaten.

3. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Untersuchungsmittel ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren einer zeitlichen Änderung in einem Durchschnittsdichtebetrag des Bildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten aufweist.

4. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Untersuchungsmittel ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren einer zeitlichen Änderung in einem Dichteverteilungswert des Bildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten aufweist.

5. Vorrichtung nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass die Untersuchungsvorrichtung ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren einer zeitlichen Änderung in einer willkürlichen Verteilung, die als ein Ergebnis einer differenziellen Binärisierung erhalten worden ist, des Bildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten aufweist.

6. Vorrichtung nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass die Untersuchungsvorrichtung ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren einer zeitlichen Änderung in einem Farbtonwert eines Farbbildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten aufweist.

7. Vorrichtung nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass die Untersuchungsvorrichtung ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren einer zeitlichen Änderung in der Chroma eines Farbbildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten aufweist.

8. Vorrichtung nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass die Untersuchungsvorrichtung ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren einer zeitlichen Änderung in der Helligkeit eines Farbbildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten aufweist.

9. Vorrichtung nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass die Untersuchungsvorrichtung

ein Mittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren eines zeitlichen Änderungsbetrages in einem charakteristischen Betrag des Bildes für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten zum Bestimmen einer Abnormalität der zweiten Bilddaten auf der Basis des Änderungsbetrages, und

ein Mittel zum Bestimmen, dass der erste Bereich eine bemerkenswerte Änderung aufweist, wenn die Anzahl von solchen benachbarten Daten aus den zweiten Bilddaten, die als abnormal bestimmt sind, gleich zu oder mehr als ein vorbestimmter Betrag ist,

aufweist.

10. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Untersuchungsmittel

ein erstes Detektionsmittel (23, 24, 25, S4) zum Detektieren eines zeitlichen Änderungsbetrages in einem charakteristischen Betrag für jeden der zweiten Bilddatensätze,

ein erstes Auffindungsmittel (S31 bis S34) zum Finden eines unstabilen Bildbereiches aus den zweiten Bilddaten, wobei der unstabile Bildbereich eine Erscheinungshäufigkeit von Änderungen, die eine vorbestimmte Anzahl von Ereignissen für einen ersten vorbestimmten Zeitraum oder mehr überschreitet, aufweist,

ein zweites Teilungsmittel (S31 bis S34) zum Unterteilen des zweiten Bereiches der zweiten Bilddaten in eine Mehrzahl von dritten Bilddaten, die einer Mehrzahl von dritten Bereichen entsprechen, wenn das erste Auffindungsmittel den unstabilen Bildbereich findet,

ein zweites Detektionsmittel (S4) zum Detektieren eines zeitlichen Änderungsbetrages in einem charakteristischen Betrag für die dritten Bilddaten, ein zweites Auffindungsmittel (S41 bis S46) zum Auffinden von ebenen Bilddaten aus den zweiten Bilddaten, wobei die ebenen Bilddaten Bilddaten sind, die benachbart zueinander sind und einen zeitlichen Änderungsbetrag in den Eigenschaften, der gleich zu oder geringer als ein vorbestimmter Wert für einem zweiten vorbestimmten Zeitraum oder mehr ist, aufweisen,

ein drittes Teilungsmittel (S41 bis S46) zum Unterteilen des Gegenstandes der ersten Bilddaten zur Ausbildung von vierten Bilddaten durch Verschmelzen von Bereichen, die ebene Bilddaten enthalten, wenn das zweite Auffindungsmittel die ebenen Bilddaten findet, und

ein Bestimmungsmittel (S5) zum Bestimmen der bemerkenswerten Änderung des ersten Bereiches auf der Basis der Änderungsbeträge, die durch das erste und zweite Detektionsmittel detektiert worden sind.

11. Vorrichtung nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch

ein Mittel (29, 30, S107) zum Erzeugen einer erkennbaren Markierung in dem ersten Bereich mit einem vorbestimmten Zeitablauf, und

ein Mittel (20, 30, S108 bis S111) zum Detektieren der erkennbaren Markierung, die durch das Erzeugungsmittel erzeugt worden ist, zum Bestimmen des regulären Betriebes der Bilddatenverarbeitungsvorrichtung

aufweist.

12. Vorrichtung nach Anspruch 10, gekennzeichnet durch

ein Mittel (29, 30 S107) zum Erzeugen einer Mehrzahl von Markierungen, die eine Ausdehnung eines zu überwachenden Bereiches anzeigen, in dem ersten Bereich mit einem vorbestimmten Zeitablauf, und

ein Mittel (23, 24, 25, S110, S111) zum Detektieren der Markierungen, die durch das Erzeugungsmittel erzeugt worden sind, zum Bestimmen eines regulären Betriebes der Bilddatenverarbeitungsvorrichtung

aufweist.

13. Bildatenverarbeitungsverfahren, das die Schritte aufweist:

- fortlaufendes Empfangen (S2) eines Bildes eines ersten Bereichs (Fig. 3(a)), das zu verarbeiten ist, und Umwandeln des Bildes in erste Bilddaten;

Unterteilen (25, 23, S3) der ersten Bilddaten in einer Mehrzahl von zweiten Bilddaten, die einer Mehrzahl von zweiten Bereichen (Fig. 3(b)) entsprechen, die kleiner als der erste Bereich sind und die entsprechend eine Mehrzahl von Pixeln aufweisen;

Detektieren (23, 24, 25, 26) einer Änderung des Bildes in den zweiten Bilddaten zum Bestimmen einer bemerkenswerten Änderung des Bildes in den ersten Bilddaten;

das gekennzeichnet ist durch die weiteren Schritte:

Einstellen (23, 24, 25, 26) eines vorbestimmten Zeitparameters (L) für eine zeitliche Änderung eines charakteristischen Betrages innerhalb jedes zweiten Bereichs;

Untersuchen (23, 24, 25, 26) der zweiten Bilddaten zum Detektieren, ob eine zeitliche Änderung des charakteristischen Betrages nach einem Zeitraum, der im wesentlichen gleich zu dem vorbestimmten Zeitparameter (L) ist, zu einem ursprünglichen Wert zurückkehrt oder nicht; und

Bestimmen (23, 24, 25, 26), dass die ersten Bilddaten die bemerkenswerte Änderung enthalten, wenn detektiert worden ist, dass die zeitliche Änderung des charakteristischen Betrages nach einem Zeitraum, der im wesentlichen gleich zu dem vorbestimmten Zeitparameter ist, nicht zu dem ursprünglichen Wert zurückkehrt.

14. Bilddatenverarbeitungsverfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Untersuchungsschritt einen Schritt (23, 24, 25, 26, S12) des Vergleichens einer Änderung zwischen einem charakteristischen Wert zu einem Zeitpunkt und einem charakteristischen Wert zu S einem anderen Zeitpunkt mit einem Schwellwert aufweist, und dass dann, während die Änderung grösser als der Schwellwert ist, die zweiten Daten durch den Untersuchungsschritt untersucht werden, um so die bemerkenswerte Änderung des Bildes über den Zeitraum eines vorbestimmten Zeitparameters in den zweiten Bilddaten zu detektieren.

15. Bilddatenverarbeitungsverfahren nach Anspruch 13, gekennzeichnet durch die weiteren Schritte:

Finden (S31 bis S34) eines unstabilen Bildbereiches aus den zweiten Bilddaten, wobei die unstabilen Bilddaten eine Erscheinungshäufigkeit von Änderungen, die eine vorbestimmte Anzahl von Ereignissen für einen vorbestimmten Zeitraum oder mehr überschreiten, aufweisen;

einen zweiten Unterteilungsschritt (S31 bis S34) zum Unterteilen des Gegenstandes der ersten Daten derart, dass dritte Bilddatengegenstände gebildet werden durch Unterteilen der unstabilen Bilddaten, wenn der Auffindungsschritt den unstabilen Bildbereich findet;

einen Detektionsschritt (S29) des Detektierens eines zeitlichen Änderungsbetrages in einem charakteristischen Betrag für die dritten Bilddaten; und

einen zweiten Bestimmungsschritt (S29) des Bestimmens der bemerkenswerten Änderung des ersten Bereiches auf der Basis der Änderungsbeträge, die durch den ersten und zweiten Detektionsschritt detektiert worden sind.

16. Bilddatenverarbeitungsverfahren nach Anspruch 13, gekennzeichnet durch die weiteren Schritte

Detektieren (23, 24, 25, S4) eines zeitlichen Änderungsbetrages in einem charakteristischen Betrag für jeden der zweiten Bereiche der zweiten Bilddaten;

Finden (S22 bis S25) von ebenen Bilddaten aus den zweiten Bilddaten, wobei die ebenen Bilddaten sind, die benachbart zueinander sind und einen zeitlichen Änderungsbetrag in den Eigenschaften aufweisen, der gleich zu oder geringer als ein vorbestimmter Wert für einen vorbestimmten Zeitraum oder mehr bleibt;

einen zweiten Unterteilungsschritt (S22 bis S25) des Unterteilens des Gegenstandes der ersten Bilddaten derart, dass dritte Bilddaten gebildet werden durch Verschmelzen von Bereichen, die ebene Bilddaten enthalten, wenn der Auffindungsschritt die ebenen Bilddaten findet;

einen Detektionsschritt des Detektierens eines zeitlichen Änderungsbetrages in einem charakteristischen Betrag für die dritten Bilddaten; und

einen zweiten Bestimmungsschritt des Bestimmens der bemerkenswerten Änderung des ersten Bereiches auf der Basis der Änderungsbeträge, die durch die Detektionsschritte detektiert worden sind.