JP2006098223A - ノイズ除去回路及びそれを備えた温度測定処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】受光ユニットを構成するサーモパイルから出力される出力信号は非常に小さな値であり、アンプ等により増幅してから、表示装置に映し出すことになり、ノイズや測定誤差の影響を受けやすい構成となっている。ノイズや測定誤差が混入すると、温度分布自体に、歪みが生じ、表示された物体を識別することができないと言った問題があった。
【解決手段】監視領域毎との相対温度差を非接触により測定する受光部と、受光部自身の温度を測定する温度測定回路と、温度測定回路から温度と相対温度差とを演算し、監視領域毎の温度を算出し、算出結果を出力する算出回路とを備え、算出回路はフィルタ処理部と平均化処理部を有し、フィルタ処理を行った後に、平均化処理する。
【選択図】図11
【解決手段】監視領域毎との相対温度差を非接触により測定する受光部と、受光部自身の温度を測定する温度測定回路と、温度測定回路から温度と相対温度差とを演算し、監視領域毎の温度を算出し、算出結果を出力する算出回路とを備え、算出回路はフィルタ処理部と平均化処理部を有し、フィルタ処理を行った後に、平均化処理する。
【選択図】図11
Description
本発明は、物体から放射される熱、例えば遠赤外線などにより、熱線画像検出を行い、火災や人の存在などや物体の温度を検知する温度測定処理装置に関する。
熱電対は、微小な人体が発する遠赤外線であっても、入射する遠赤外線を熱に変換し、熱を直接電気に変換するゼーベック効果を用いて、直流電圧を発生する装置である。
上記のゼーベック効果とは、異なる物質である異種金属線の両端を接続し、片方の接点を加熱し、もう一方を冷却すると熱起電力が生じます。この熱起電力を生じる特性を言う。この効果を利用して起電力の大きさから接点間の温度差を測定するためのセンサを熱電対という。更に多数の熱電対を接続して出力電圧を高くしたものを熱電堆(サーモパイル)と言う。
上記のサーモパイルを縦横に組み合わせて、一定領域エリアの熱の変化量を測定できる様にしたものを2次元サーモパイルアレイと言う。
また、従来、2次元サーモパイルアレイは、電子レンジなどの天井面に装備され、温めたい被測定物の温度を、直接触れずに測定する装置として用いられている。
具体的には、電子レンジは、ターンテーブルを2次元サーモパイルアレイの測定エリアとし、ターンテーブルに乗せられた被測定物の温度分布を測定することが出来る。上記の技術は、参考文献1に記載されている。
また、上記の2次元サーモパイルアレイの技術は、人体検知の手法として取り入れられ、2次元サーモパイルアレイを内蔵した照明灯が提案されている。
サーモパイルは熱の変化量で火災や人の存在を検出することが出来、温度測定処理装置として有用である。近年、サーモパイルは火災報知器や人体検出のセキュリティ装置としても、大変期待されている。人体検出の技術は、参考文献2に記載されている。
特開2001−355853号公報
特開2000−223282号公報
しかしながら、上記背景技術には以下のような問題が発生した。被探知領域を分割されたエリア毎に配置された受光ユニットに用いて、被探知領域に映し出された温度分布を表示する。受光ユニットを構成するサーモパイルから出力される出力信号は非常に小さな値であり、アンプ等により増幅してから、表示装置に映し出すことになり、ノイズや測定誤差の影響を受けやすい構成となっている。
ノイズや測定誤差が混入すると、温度分布自体に、歪みが生じ、表示された物体を識別することができないと言った問題があった。
本発明に係る主たる発明は、 1つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を比較してノイズと判断される画素を前後の画素に置き換える置換処理部と、
1つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、時間的に中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とする。
1つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、時間的に中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とする。
また、本発明の他の特徴は、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。
上述の如く、本発明によれば、ノイズ成分を含んだ状態で信号を入力し、マイコンを用いたソフトウェア処理によりノイズを除去し、その後の平均化処理することで、測定誤差の影響を抑えることが出来、ノイズ除去と測定誤差を同時に抑えることで、測定精度を飛躍的に向上することが出来る。
また、熱線探知器に用いることにより、解像度が上がることで、表示された物体を特定しやすくなり、精度の良い火災報知器や人体検出のセキュリティ装置を作成できるといった利点があげられる。
本発明の詳細を図面に従って具体的に説明する。図1は本発明の温度測定処理装置を示すブロック図である。同図に示す温度測定処理装置において、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ1は、内部に2次元サーモパイルアレイ2、スキャン回路3、温度センサデバイス4を有している。
被探知領域5は、温度測定を行いターゲットとなる領域を示している。
被探知領域5はレンズ6を通じて、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ1の内部に縮小して取り込まれる。2次元サーモパイルアレイ2は、レンズ6によって縮小された被探知領域5を32(縦)×32(横)に分割されたエリア毎に、遠赤外線の量を比例した微弱の起電力を得る。
被探知領域5はレンズ6を通じて、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ1の内部に縮小して取り込まれる。2次元サーモパイルアレイ2は、レンズ6によって縮小された被探知領域5を32(縦)×32(横)に分割されたエリア毎に、遠赤外線の量を比例した微弱の起電力を得る。
上記微弱の起電力を基に、2次元サーモパイルアレイ2は、被探知領域5のエリア毎の温度情報を取得することが出来る。
実際に2次元サーモパイルアレイ2が得た被探知領域5のエリア毎の温度情報は、被探知領域5との2次元サーモパイルアレイ2自身との温度差である。2次元サーモパイルアレイ2は、各分割された被探知領域5のエリア毎に、自身との温度差のみを知ることが出来る。
2次元サーモパイルアレイ2自身の温度は、温度センサデバイス4によって、測定することが出来る。
従って、マイコン9は、温度センサデバイス4からの温度情報に2次元サーモパイルアレイ2で得た被探知領域5のエリア毎の温度情報を演算することで、被探知領域5の32(縦)×32(横)に分割されたエリア毎の温度情報を得ることが出来る。
サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ1に内蔵されたスキャン回路3は、外部からクロック信号とリセット信号が入力されている。スキャン回路3は、リセット信号が来る毎に、スキャン回路3の内部に搭載されたカウンタの値を初期化し、ゼロに戻す。
上記スキャン回路3の内部に搭載されたカウンタは、入力されるクロック信号の立ち上がりに同期して、カウンタの値は一つずつ増加して行く。
2次元サーモパイルアレイ2の32(縦)×32(横)で分割されたエリアは、上部左隅から順番にアドレスを所有している。スキャン回路3は、上記の一つずつ増加して行くカウントの値を利用して、2次元サーモパイルアレイ2に振られたアドレス値を2次元サーモパイルアレイ2に順番に出力して行く。
上記のアドレスを受けた2次元サーモパイルアレイ2は、順次対応するエリア毎に取得された温度差の情報を電位差(電圧)として出力する。
上記の電位差は、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ1の出力端子であるP端子、N端子から出力される。P端子はPチャネル端子で極性はプラスを意味し、N端子はNチャンネル端子で極性はマイナスを意味している。
サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ1から出力されたP端子、N端子は、アンプ7に入力される。アンプ7は差分増幅回路となっており、P端子とN端子の電位差に応じて、電位差を増幅してアンプ7から出力信号として出力する。
2次元サーモパイルアレイ2で発生する起電力は微弱のため、アンプ7では高倍率で増幅する必要がある。
本実施例のアンプ7は、P端子のN端子の電位差を約数千倍に増幅し、ローパスフィルタ(LPF)8へ出力される。
LPF8は、抵抗とコンデンサから構成されるローパスフィルタである。LPF8は、アンプ7で増幅された電位差に含まれる信号のうち、急激に高くなるノイズ成分を平滑化し、マイコン9内部の12ビットA/Dコンバータ10に出力する。
12ビットA/Dコンバータ10は、LPF8から入力されたアナログ信号を、12ビットのデジタルデータに変換する。
また、温度センサデバイス4は、2次元サーモパイルアレイ2自身の温度情報を電位差として出力する。
2次元サーモパイルアレイ2自身の温度情報は、12ビットA/Dコンバータ11に入力され、12ビットA/Dコンバータ11により、12ビットのデジタルデータに変換される。
CPU12は、12ビットA/Dコンバータ11からの2次元サーモパイルアレイ2自身の温度情報と、12ビットA/Dコンバータ10からの各分割されたエリア毎の2次元サーモパイルアレイ2との温度差を示す電圧出力を演算して、32(縦)×32(横)に分割されたエリア毎の温度情報を得る。
ここでの温度情報は、被探知領域5のエリア毎の温度と2次元サーモパイルアレイ2との温度との差を示す相対温度差となる。つまり、被探知領域5のエリア毎の温度が、2次元サーモパイルアレイ2と比較して、相対的に温度がどれくらい高いか、低いかが分かる。
被探知領域5のエリア毎における温度情報を得るために、CPU12は、被探知領域5のエリア毎の温度と2次元サーモパイルアレイ2との温度との差を示す相対温度差に、2次元サーモパイルアレイ2自身の温度情報を付加して求めて行く。
求められた被探知領域5のエリア毎における温度情報は、CPU12により、CPUバスを介して、SRAM1(14)に記憶させる。1回に測定される32×32のエリア毎の温度情報は、1フレームと呼ばれており、1つの情報単位として、まとめて処理される。
本実施例では、被検知領域5の温度測定は1秒間に3回程測定され、SRAM1(14)には、過去3回の測定結果が記憶されている。SRAM1(14)は、随時、新しく温度測定される毎に、一番古い測定結果が消去され、更新され続けている。一連の処理に関するプログラムは、PROM13に記憶されている。PROM13は、フラシュROMと呼ばれる不揮発性メモリで構成されている。従って、プログラムに修正があった場合には、書き換えが可能であり、使い勝手が良い。
また、図1に図示されたSRAM1(14)とSRAM2(15)は、個別に図示されている。CPUに用いられるメモリでは、一般的に全メモリをいくつかに区分して管理している。CPUからメモリへのアクセスが要求されると、メモリのアドレス情報などを基に、区分されたメモリの集合の中から対象の区分を1つ選び、読み出しあるいは書き込みを実行する。このときのメモリの区分をバンクと呼んでいる。
上記のバンクを用いて、メモリを2つのバンクに分け、各々をSRAM1(14)、SRAM2(15)とし、1つのSRAMを2つ分けて使用しても良い。
このバンクを利用した場合には、SRAM1(14)及びSRAM2(15)を個別に設けた場合と比較して、内蔵されているメモリアドレスデコーダの一部を共有することが出来るため、マイコン9のチップ面積を小さくすることが出来る。
さて、図1に示された表示信号装置により、被検知領域5を、2次元サーモパイルアレイ2の32(縦)×32(横)で分割されたエリア毎に温度情報を得ることが出来る。
熱を直接電気に変換するゼーベック効果を用いた非接触により温度を測定するため、ノイズや測定誤差の影響を受けやすい。ノイズや測定誤差の原因は、サーモパイル自体から、出力される信号は非常に弱く、アンプ7によって、約数千倍に増幅されることある。ノイズの影響がある場合には、被検知領域5の温度分布表すパソコン18の画面上に、極端に温度の高い点、低い点を示す色となって、映し出されることになり、誤認識につながる。
また、測定結果には、測定誤差も含まれており、本来は隣り合うサーモパイルで同じ測定結果となるべき値が大きくずれてしまうことがある。この測定誤差を抑えるためは、隣り合うサーモパイルにおいて、平均化処理することで、測定誤差によるズレをある程度の範囲で、補正することが出来る。
しかし、隣り合うサーモパイルにおいて、平均化処理を行う場合、ノイズが混入した場合には、隣接する測定結果に悪影響を及ぼすことになる。
平均化処理は、測定誤差を抑えられる反面、ノイズが混入した場合には、ノイズの影響を隣接するサーモパイルの測定結果に影響を与えることになっている。
平均化を行う前に、出来るだけノイズを除去する必要がある。ノイズ除去に成功すれば、平均値処理により、測定誤差を効果的に低く抑え込むことが出来、測定精度を向上することが出来る。
従って、処理を行う順番が重要となり、第1にノイズ除去、第2に平均化処理という順番になる。
ノイズを除去する手法は、多岐に渡り、抵抗とコンデンサなどにより構成されるLPFを用いたアナログ処理や、マイコンを用いたソフトウェアによるデジタル処理などがある。
アナログ処理は、図1のLPF8で示された抵抗とコンデンサにより構成される。デジタル処理は、図1のA/Dコンバータ10により変換されデジタルデータを用いて、PROM13に記憶されたプログラムに基づき、CPU12において、ノイズを除去する。
デジタル処理により、ノイズを除去する手法は、例えば、3DDNR(3次元デジタルノイズリダクション)や、メディアンフィルタと呼ばれる手法がある。
まず、3DDNRの具体的手法について、図2のフローチャートに従って説明する。
CPU12は、2次元サーモパイルアレイ2からの1フレーム(32×32)のデータをSRAM1(14)に記憶させる。(S100)
SRAM1(14)では、過去3回分(3フレーム)のデータを記憶することが出来る。最新のフレームを記憶すると共に、1番古いフレームを消去する(S200)
CPU12は、SRAM1(14)に記憶した過去3回分(3フレーム)のデータより、同じ位置の画素データ3個をCPU12内部のレジスタに取得する。
(S300)
CPU12内部に取得した3画素のデータのうち、中央の画素を他の2つの画素と比較し、変動が大きい場合は1つの前のデータに置き換えてSRAM2(15)に出力する。(S400)
全画素が終了したか、判別する。(S500)
全画素が終了していない場合(S500:NO)、次の3画素を選択する。(S600)
全画素が終了した場合(S500:YES)、処理は終了する。
SRAM1(14)では、過去3回分(3フレーム)のデータを記憶することが出来る。最新のフレームを記憶すると共に、1番古いフレームを消去する(S200)
CPU12は、SRAM1(14)に記憶した過去3回分(3フレーム)のデータより、同じ位置の画素データ3個をCPU12内部のレジスタに取得する。
(S300)
CPU12内部に取得した3画素のデータのうち、中央の画素を他の2つの画素と比較し、変動が大きい場合は1つの前のデータに置き換えてSRAM2(15)に出力する。(S400)
全画素が終了したか、判別する。(S500)
全画素が終了していない場合(S500:NO)、次の3画素を選択する。(S600)
全画素が終了した場合(S500:YES)、処理は終了する。
S300とS400の動作については、具体的に図3を用いて説明する。図3のSRAM1(14)の記載した様に、過去3回分(3フレーム)のデータを記憶することができる。CPUバスを通じて、被検知領域5の温度情報を、SRAM1(14)に書き込むことが出来る。被検知領域5の温度情報は、1秒間に3回測定される。つまり、300ms毎に一番古い温度情報に最新の温度情報が上書き更新される。
過去3回分(3フレーム)のデータから、同じ位置の画素データ3個をCPU12内部の第1レジスタ121、第2レジスタ122、第3レジスタ123に記憶する。最新のデータは第1レジスタ121に記憶し、最新より1つ古いデータは第2レジスタ122に記憶し、最新より2つ古いデータは第3レジスタ123に記憶される。
図3では、第1レジスタ121に温度情報である「1」、第2レジスタ122に温度情報である「18」、第3レジスタ123に温度情報である「1」が記憶された状態である。第2レジスタ122に記憶された「18」が、第1レジスタ121の「1」及び第3レジスタ123の「1」に比べて、大幅に大きいことが分かる。温度の変化を測定する今回の熱線探知器の場合、短い時間に大きな数値が入り、短い時間に大きな数値が消えるというのは、ノイズが混入したと考えるのが一般的である。
ノイズを除去するため、図3に示された第1レジスタ121と第3レジスタ123に記憶された値から、ある一定以上離れた地点に、しきい値を設ける。第2レジスタ122に記憶された値が、しきい値を超えた場合、第2レジスタ122に記憶された値を出力せず、代わりに、1つ前のデータである第3レジスタ123に記憶された値を出力する。
次に、メディアンフィルタについて、図4のフローチャートに従って説明する。CPU12は、SRAM1(14)から、CPUバスを介して1フレームのエリア情報を取り込む。(S1100)
1フレーム単位で処理する理由は、仮に分割されたエリア毎にエリア情報を処理した場合には、CPU12は頻繁にSRAM1(14)にアクセスする必要に迫られ、CPUバスに過度の負担がかかるためである。
1フレーム単位で処理する理由は、仮に分割されたエリア毎にエリア情報を処理した場合には、CPU12は頻繁にSRAM1(14)にアクセスする必要に迫られ、CPUバスに過度の負担がかかるためである。
1フレームの先頭の3×3の9画素を選択し、大きい順に並べて中央値を算出する。(S1200)
3×3の9画素の真中のエリア情報をS1200で求めた中央値に変換し、SRAM2(15)へ書き込む。(S1300)
全画素が終了したか、判別する。(S1400)
全画素が終了していない場合(S1400:NO)、次の3×3の9画素を選択する。(S1500)
全画素が終了した場合(S1400:YES)、処理は終了する。
3×3の9画素の真中のエリア情報をS1200で求めた中央値に変換し、SRAM2(15)へ書き込む。(S1300)
全画素が終了したか、判別する。(S1400)
全画素が終了していない場合(S1400:NO)、次の3×3の9画素を選択する。(S1500)
全画素が終了した場合(S1400:YES)、処理は終了する。
S1200とS1300の動作については、具体的に図5を用いて説明する。
32×32のエリア情報(1フレーム)から、先頭の3×3の9画素を選択する。
32×32のエリア情報(1フレーム)から、先頭の3×3の9画素を選択する。
3×3の9画素のうち、1段目左隅から1エリア、2エリア、3エリアとなり、2段目左隅から、4エリア、5エリア、6エリアとなり、3段目左隅から、7エリア、8エリア、9エリアとなる。
従って、真中は5エリアとなる。5エリアのエリア情報は、1エリアから4エリア及び、6エリアから9エリアのエリア情報を基に補正されることになる。図3の例では、エリア情報は、エリア毎の温度を示す電圧データであり、5エリアのエリア情報は、80と他のエリアのエリア情報と比較して、ずば抜けて高いことが分かる。
温度の変化を測定する今回の熱線探知器の場合は、隣り合う周囲のエリアと、極端に異なる値を取ることは考え難い。従って、隣り合うエリア毎の温度を示す電圧データが極端に異なる場合は、ノイズが混入としたと考えるのが一般的である。
図6には、具体的に9個の数値から中央値を求める方法をフローチャートに示す。9個の数値から、中央値を求める方法は、先ず、9個の中から1番小さい値を求め、1番小さい値を除く。次に、8個の中から1番小さい値を求め、1番小さい値を除く。この動作を繰り返すことで、5個の中から1番小さい値を求めることが出来る。9個中の5番目に小さい値は、中央値となる。
n個のデータを配列にまとめる。この場合のnは整数を表し、最初9で始まる。(S10)
n個のデータを小さい順に並べる。(S20)
n個のデータのうち、一番小さいデータを取り除く。(S30)
データの数を5と比較する。(S40)
5より大きい場合(S40:NO)、S10に戻る。
n個のデータを小さい順に並べる。(S20)
n個のデータのうち、一番小さいデータを取り除く。(S30)
データの数を5と比較する。(S40)
5より大きい場合(S40:NO)、S10に戻る。
5と等しい場合(S400:YES)、5個のデータを配列にまとめる。(S50)。
5個のデータを小さい順に並べる。(S60)
一番小さいデータを中央値とする。(S70)、処理は終了する。
一番小さいデータを中央値とする。(S70)、処理は終了する。
図5の処理では、図6のフローチャートにより、1エリアから9エリアまでのエリア毎の温度から、大きさの中央値を求める。
5エリアの情報を中央値に変更することで、5エリアに混入した80というノイズを除去することが出来る。
ノイズを効果的に除去するには、3DDNR(3次元デジタルノイズリダクション)とメディアンフィルタを組み合わせると、それぞれ単独で使用した場合より、効果的にノイズを除去することが出来る。
また、順番も、先に3DDNRを行った後に、メディアンフィルタを行った方が、効果的にノイズを除去することが出来る。先に3DDNRを行う方が、効果的な理由は、同じ測定ユニットにおいて、短時間に、極端に大きな数値が入力されることは、不自然であり、ノイズとして認識しやすいためである。
ノイズを除去した後、平均化処理により、測定誤差を抑える処理を行う。平均化処理の手法は、例えば、移動平均法や、フレーム間平均法がある。
まず、移動平均法について、図7のフローチャートに従って説明する。
CPU12は、SRAM1(14)から、CPUバスを介して1フレームのエリア情報を取り込む。(S2100)
1フレーム単位で処理する理由は、仮に分割されたエリア毎にエリア情報を処理した場合には、CPU12は頻繁にSRAM1(14)にアクセスする必要に迫られ、CPUバスに過度の負担がかかるためである。
1フレーム単位で処理する理由は、仮に分割されたエリア毎にエリア情報を処理した場合には、CPU12は頻繁にSRAM1(14)にアクセスする必要に迫られ、CPUバスに過度の負担がかかるためである。
1フレームの先頭の3×3の9画素を選択し、9画素の平均値を算出する。(S2200)
3×3の9画素の真中のエリア情報をS200で求めた平均値に変換し、SRAM2(15)へ書き込む。(S2300)
全画素が終了したか、判別する。(S2400)
全画素が終了していない場合(S2400:NO)、次の3×3の9画素を選択する。(S2500)
全画素が終了した場合(S2400:YES)、処理は終了する。
3×3の9画素の真中のエリア情報をS200で求めた平均値に変換し、SRAM2(15)へ書き込む。(S2300)
全画素が終了したか、判別する。(S2400)
全画素が終了していない場合(S2400:NO)、次の3×3の9画素を選択する。(S2500)
全画素が終了した場合(S2400:YES)、処理は終了する。
S2200とS2300の動作については、具体的に図3を用いて説明する。
32×32のエリア情報(1フレーム)から、先頭の3×3の9画素を選択する。
32×32のエリア情報(1フレーム)から、先頭の3×3の9画素を選択する。
3×3の9画素のうち、1段目左隅から1エリア、2エリア、3エリアとなり、2段目左隅から、4エリア、5エリア、6エリアとなり、3段目左隅から、7エリア、8エリア、9エリアとなる。
従って、真中は5エリアとなる。5エリアのエリア情報は、1エリアから4エリア及び、6エリアから9エリアのエリア情報を基に補正されることになる。図3の例では、エリア情報は、エリア毎の温度を示す電圧データであり、5エリアのエリア情報は、10と他のエリアのエリア情報と比較して、ずば抜けて高いことが分かる。
温度の変化を測定する今回の熱線探知器の場合は、隣り合う周囲のエリアと、極端に異なる値を取ることは考え難い。従って、隣り合うエリア毎の温度を示す電圧データが極端に異なる場合は、ノイズが混入としたと考えるのが一般的である。
図8の処理では、1エリアから9エリアまでのエリア情報から平均値を求める。 図8で示された1段目左隅から1エリア、2エリア、3エリアとなり、2段目左隅から、4エリア、5エリア、6エリアとなり、3段目左隅から、7エリア、8エリア、9エリアとなる。
32×32のエリア情報(1フレーム)から、先頭の3×3の9画素を選択する。3×3の9画素のうち、従って、中央は5エリアとなる。5エリアのエリア情報は、1エリアから9エリアのエリア情報を足し、9で割って平均値を求める。
次に、フレーム間平均法について、図9のフローチャートに従って説明する。
CPU12は、2次元サーモパイルアレイ2からの1フレーム(32×32)のデータをSRAM1(14)に記憶させる。(S3100)
SRAM1(14)では、過去3回分(3フレーム)のデータを記憶することが出来る。最新のフレームを記憶すると共に、1番古いフレームを消去する(S3200)
CPU12は、SRAM1(14)に記憶した過去3回分(3フレーム)のデータより、同じ位置の画素データ3個をCPU12内部のレジスタに取得し、3画素の平均値を求める。
(S3300)
全画素が終了したか、判別する。(S3400)
全画素が終了していない場合(S3400:NO)、次の3画素を選択する。(S3500)
全画素が終了した場合(S3400:YES)、処理は終了する。
SRAM1(14)では、過去3回分(3フレーム)のデータを記憶することが出来る。最新のフレームを記憶すると共に、1番古いフレームを消去する(S3200)
CPU12は、SRAM1(14)に記憶した過去3回分(3フレーム)のデータより、同じ位置の画素データ3個をCPU12内部のレジスタに取得し、3画素の平均値を求める。
(S3300)
全画素が終了したか、判別する。(S3400)
全画素が終了していない場合(S3400:NO)、次の3画素を選択する。(S3500)
全画素が終了した場合(S3400:YES)、処理は終了する。
S3300の動作については、具体的に図10を用いて説明する。図10のSRAM1(14)の記載した様に、過去3回分(3フレーム)のデータを記憶することができる。CPUバスを通じて、被検知領域5の温度情報を、SRAM1(14)に書き込むことが出来る。被検知領域5の温度情報は、1秒間に3回測定される。つまり、300ms毎に一番古い温度情報に最新の温度情報が上書き更新される。
過去3回分(3フレーム)のデータから、同じ位置の画素データ3個をCPU12内部の第1レジスタ121、第2レジスタ122、第3レジスタ123に記憶する。最新のデータは第1レジスタ121に記憶し、最新より1つ古いデータは第2レジスタ122に記憶し、最新より2つ古いデータは第3レジスタ123に記憶される。
図10では、第1レジスタ121に温度情報である「11」、第2レジスタ122に温度情報である「15」、第3レジスタ123に温度情報である「13」が記憶された状態である。CPU12では、第1レジスタ121、第2レジスタ122、第3レジスタ123に記憶された値から平均値を求め、第2レジスタ122の値を出力せず、代わりに、平均値を出力する。
第2レジスタ122に記憶された代わりに、出力された平均値は、SRAM2(15)に出力される。
また、測定誤差を効果的に低減するには、移動平均法とフレーム間平均法を組み合わせると、それぞれ単独で使用した場合より、効果的に測定誤差を低減することが出来る。
また、順番も、先に移動平均法を行った後に、フレーム間平均法を行った方が、効果的に測定誤差を低減することが出来る。後に、フレーム間平均法を行う方が、効果的な理由は、同じ測定ユニットにおいて、短時間に、数値が異なることは、不自然である。その為、パソコン18の画面に映し出される最終段階で、フレーム間平均法により、同一測定ユニットにおいて、時間的な平均化処理であるフレーム間平均法を行い、映像データを整えることで、測定誤差を軽減することが可能となる。
図11は、上記の一連のノイズ除去及び、平均化処理について、フローチャートに示す。
CPU12は、3フレーム(32×32)のデータを取り込む。(S4100)
ノイズ除去の第1段として、図2及び図3に示した3DDNR(3次元デジタルノイズリダクション)を行う。(S4200)
ノイズ除去の第2段として、図4、図5及び図6に示したメディアンフィルタを行う。
(S4300)
平均化処理の第1段として、図7及び図8に示した移動平均法を行う。(S4400)
平均化処理の第2段として、図9及び図10に示したフレーム間平均法を行う。
(S4500)
CPU12は、ノイズ除去、平均化処理されたデータを、映像データとして出力する。
(S4600)
図11の処理では、ノイズ処理と平均化処理を分離して行ったが、3次元処理、2次元処理を分けて行う手法でもよい。
ノイズ除去の第1段として、図2及び図3に示した3DDNR(3次元デジタルノイズリダクション)を行う。(S4200)
ノイズ除去の第2段として、図4、図5及び図6に示したメディアンフィルタを行う。
(S4300)
平均化処理の第1段として、図7及び図8に示した移動平均法を行う。(S4400)
平均化処理の第2段として、図9及び図10に示したフレーム間平均法を行う。
(S4500)
CPU12は、ノイズ除去、平均化処理されたデータを、映像データとして出力する。
(S4600)
図11の処理では、ノイズ処理と平均化処理を分離して行ったが、3次元処理、2次元処理を分けて行う手法でもよい。
図12は、第1段階として3次元処理を行い、続いて、第2段階として2次元処理を行う場合のフローチャートを示す。
3次元処理を行う場合でも、3次元ノイズ除去を行う3DDNR(3次元デジタルノイズリダクション)を行う。(S4200)3次元平均化処理を行うフレーム間平均法を行う。(S4500)
続いて、2次元ノイズ除去を行うメディアンフィルタを行う。(S4300)2次元平均化処理を行う移動平均法を行う。(S4400)
3次元処理、2次元処理を分離して行っても、同等の効果を得ることが出来る。という
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
続いて、2次元ノイズ除去を行うメディアンフィルタを行う。(S4300)2次元平均化処理を行う移動平均法を行う。(S4400)
3次元処理、2次元処理を分離して行っても、同等の効果を得ることが出来る。という
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
とメディアフィルタ
本発明の一実施例に係る温度測定処理装置を示すブロック図である。
本発明の一実施例に係る具体的な3DDNRフィルタの動作を示すフローチャートである。
本発明の一実施例に係る具体的な3DDNRフィルタの動作を示す図である。
本発明の一実施例に係る具体的なメディアフィルタの動作を示すフローチャートである。
本発明の一実施例に係る具体的なメディアフィルタの動作を示す図である。
本発明の一実施例に係る具体的な中央値を求める方法を示すフローチャートである。
本発明の一実施例に係る具体的な移動平均法の動作を示すフローチャート図である。
本発明の一実施例に係る具体的な移動平均法の動作を示す図である。
本発明の一実施例に係る具体的なフレーム間平均法の動作を示すフローチャートである。
本発明の一実施例に係る具体的なフレーム間平均法の動作を示す図である。
本発明の一実施例に係る具体的な全体の動作を示すフローチャートである。
本発明の一実施例に係る具体的な全体の動作を示すフローチャートである。
1 サーモパイルアレイ、2 2次元サーモパイルアレイ、3 スキャン回路、4 温度センサデバイス。
Claims (13)
- 1つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を比較して、ノイズと判断される画素を前後の画素に置き換える置換処理部と、
該1つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、該1つの画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。 - 1つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を比較して、ノイズと判断される画素を前後の画素に置き換える置換処理部と、
該1つの画素と該1つの画素の周囲とを平均化して、該1つの画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。 - 中央画素と該中央画素の周囲との信号同士を比較して、ノイズと判断される該中央画素を該中央画素の周囲の画素に置き換える置換処理部と、
該中央画素と該中央画素の周囲とを平均化して、該中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。 - 中央画素と該中央画素の周囲との信号同士を比較して、ノイズと判断される該中央画素を該中央画素の周囲の画素に置き換える置換処理部と、
該中央画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、該中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。 - 前記置換処理部は、時間的に連続する3画面分の中央の画像のデータを、残りの2画面分のデータと比較し、該比較の結果に応じて、前記中央の画像のデータを前記残りの2画面分のいずれかのデータに置き換えることを特徴とする請求項1記載のノイズ除去回路。
- 前記置換処理部は、1つの画素データと、2次元で隣接する画素データとを比較し、該比較の結果に応じて、前記1つの画素データを、前記隣接する画素データのいずれかに置き換えることを特徴とする請求項1記載のノイズ除去回路。
- 前記平均化処理部は、1つの画素データと、2次元で隣接する画素データとの平均値を求め、前記1つの画素データを、前記平均値に置き換えることを特徴とする請求項1記載のノイズ除去回路。
- 前記平均化処理部は、時間的に連続する3画面分の中央の画面のデータを、残りの2画面分のデータとの平均値を求め、前記中央の画像のデータを前記平均値に置き換えることを特徴とする請求項1記載のノイズ除去回路。
- 前記置換処理部は、時間的に連続する3画面分の中央の画像のデータを、残りの2画面分のデータと比較し、該比較の結果に応じて、前記中央の画像のデータを前記残りの2画面分のいずれかのデータに置き換えると共に、1つの画素データと、2次元で隣接する画素データとを比較し、該比較の結果に応じて、前記1つの画素データを、前記隣接する画素データのいずれかに置き換えた後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。
- 前記置換処理部において置換処理を行った後に、
前記平均化処理部は、1つの画素データと、2次元で隣接する画素データとの平均値を求め、前記1つの画素データを、前記平均値に置き換える共に、時間的に連続する3画面分の中央の画面のデータを、残りの2画面分のデータとの平均値を求め、前記中央の画像のデータを前記平均値に置き換えることを特徴とするノイズ除去回路。 - 前記置換処理部は、時間的に連続する3画面分の中央の画像のデータを、残りの2画面分のデータと比較し、該比較の結果に応じて、前記中央の画像のデータを前記残りの2画面分のいずれかのデータに置き換えると共に、1つの画素データと、2次元で隣接する画素データとを比較し、該比較の結果に応じて、前記1つの画素データを、前記隣接する画素データのいずれかに置き換えた後に、
前記平均化処理部は、1つの画素データと、2次元で隣接する画素データとの平均値を求め、前記1つの画素データを、前記平均値に置き換える共に、時間的に連続する3画面分の中央の画面のデータを、残りの2画面分のデータとの平均値を求め、前記中央の画像のデータを前記平均値に置き換えることを特徴とするノイズ除去回路。 - 監視領域を分割して監視するように配置され、前記監視領域内の熱量を測定する複数の受光ユニットを有する温度測定処理装置において、
前記受光ユニット毎に分割された前記監視領域毎との相対温度差を非接触により測定する受光部と、
前記受光部自身の温度を測定する温度測定回路と、
該温度測定回路から温度と前記相対温度差とを演算し、前記監視領域毎の温度を算出し、算出結果を比較することでノイズと判断される値を置き換える置換処理部と、前記算出結果を平均化することで変化を平滑化する平均化処理部を有する算出回路と、を備え、
前記算出回路は、前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とする温度測定処理装置。 - 被探知領域を非接触により得られた測定値を増幅して用いる熱線探知器に用いたことを特徴する請求項1乃至12記載の温度測定処理装置。
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