JP2006176071A - 軌道画像解析装置、軌道検査用画像解析プログラム、軌道検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 鉄道軌道の異常を自動的に検出するために、鉄道軌道画像のまくらぎ領域を認識する。
【解決手段】 レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像の、レールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段とを有する、軌道画像解析装置。
【選択図】 図８

Description

本発明は、鉄道軌道の検査に用いられる画像解析装置、画像解析プログラムおよびこれらを用いた軌道検査装置に関する。より詳しくは、撮像された鉄道軌道画像に対し、エッジ抽出を行うことでまくらぎ領域を抽出する画像解析装置、画像解析プログラムおよびこれらを用いた軌道検査装置に関する。

鉄道軌道の破損、まくらぎや締結装置の損傷等の点検は、保線要員が鉄道軌道に沿って歩きながら目視により行っており、莫大な時間と費用を要していた。このため、鉄道軌道の検査を自動的に行う技術が必要とされていた。

鉄道軌道の検査を自動で行うものとして、例えば、特許文献１および特許文献２に記載されたものがある。特許文献１に記載された異常検出装置は、鉄道軌道の画像をラインセンサにより読み取って記憶し、あらかじめ読み取っておいた基準画像と比較することで異常を検出する。また、特許文献２に記載された異常検出装置は、鉄道軌道の画像から検査項目に対応するデータを抽出して、基準値と比較することで異常を検出する。
特許２６９１７８８号公報 特許２７００７３１号公報

しかしながら、特許文献１には、画像を比較して異常を検出する方法が具体的に開示されていない。また、特許文献２においても、鉄道軌道の画像から、まくらぎの間隔、ボルトの緩み等といった特定の検査項目に対応するデータを抽出する方法が具体的に開示されていない。よって、上述の特許文献では、どのようにすれば自動的に異常を検出できるのかが明らかとなっていない。このため、鉄道軌道の異常を自動的に検出する装置はいまだ実現されておらず、現在でも、鉄道軌道の検査は保線要員によって行われているのが実情である。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、鉄道軌道の異常を自動的に検出することを目的とする。

上記課題を解決するために、本件発明者は鋭意検討した結果、本発明を想到した。すなわち、特許文献１および特許文献２は、車両から連続的に撮像された鉄道軌道画像を用いて自動的に検査を行うものである。この場合、鉄道軌道画像上で検査対象の占める位置を自動的に認識することがまず必要となる。検査対象として考えられるのは、レール、まくらぎ、締結装置である。レールを検査対象とする場合、レールと車両の位置関係はほぼ固定されているため、画面上に占めるレールの位置もほぼ固定されている。よって、画面上でレール領域を抽出することは容易である。一方、まくらぎについては、位置が本来の場所からずれる場合も多く、まくらぎの姿勢や間隔そのものが検査項目ともなる。したがって、画面上でまくらぎ領域をどのように認識するかが問題となる。締結装置は、まくらぎの特定の位置にレールを固定するものである。よって、画面上で、レール領域とまくらぎ領域を正確に認識できれば、締結装置の領域は容易に認識できる。つまり、画面上でまくらぎ領域を正確に認識することが、最も重要になる。

ところで、まくらぎについては、素材や表面状態（汚れ、濡れ等）によって、多様な外見を呈しうる。よって、鉄道軌道画像の画面上で、外見の変化に無関係に、まくらぎ領域を安定して正確に認識する技術が必要となる。

そこで、本発明に係る軌道画像解析装置は、レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像の、レールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段とを有する（請求項１）。

これにより、鉄道軌道画像に対してエッジ抽出を行い、まくらぎ領域を自動的に認識できる。

また、本発明に係る軌道検査装置は、レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像の、レールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段とを有する軌道画像解析装置と、レールの上方に位置して略真下に光軸を向けて鉄道軌道を撮像する画像センサと、前記画像センサの出力に基づいて前記鉄道軌道画像を作成する処理装置と、前記画像センサの光軸に対し、輻輳角をつけて光を照射する照明とを有する軌道撮像装置とを有する（請求項２）。

これにより、陰影を有する鉄道軌道画像を取得し、これに対してエッジ抽出を行うことができる。よって、まくらぎ領域をより安定して正確に認識できる。

前記軌道画像解析装置と前記軌道撮像装置が一体であって、前記処理装置が前記抽出手段、前記演算手段、前記認識手段を有してもよい（請求項３）。

これにより、簡潔な構成により、陰影を有する鉄道軌道画像を取得し、これに対してエッジ抽出を行うことができる。

前記軌道画像解析装置は、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段を有していてもよい（請求項４）。また、前記軌道検査装置は、前記軌道画像解析装置が、さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段を有していてもよい（請求項５）。

これにより、まくらぎがレールに対して垂直に交差していない場合においても、まくらぎ領域を正確に認識できる。

前記輻輳角は５度以上３５度以下の範囲にあってもよい（請求項６）。あるいは、前記輻輳角は１０度以上３０度以下の範囲にあってもよい（請求項７）。

これにより、適度な輻輳角をつけて鉄道軌道面を照明して撮像することができる。よって、エッジ抽出に好適な陰影を有する鉄道軌道画像を取得できる。

また、本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像のレールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段として機能させるためのものである（請求項８）。

また、本発明に係る記録媒体は、コンピュータを、レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像のレールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている（請求項９）。

これにより、コンピュータを用いて、撮像された鉄道軌道画像に対してエッジ抽出を行い、まくらぎ領域を自動的に認識できる。

前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータを、さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段として機能させてもよい（請求項１０）。また、前記記録媒体は、前記コンピュータを、さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段としても機能させるコンピュータプログラムが記憶されていてもよい（請求項１１）。

これにより、まくらぎがレールに対して垂直に交差していない場合においても、コンピュータを用いてまくらぎ領域を正確に認識できる。

本発明は、以上に説明したような構成を有し、以下のような効果を奏する。すなわち、撮像された鉄道軌道画像中のまくらぎ領域を認識し、その結果を用いて鉄道軌道の異常を検出できるという効果を奏する。また、適度な陰影を有する鉄道画像が撮像されることで、まくらぎ領域を安定的に認識でき、得られた画像を用いて鉄道軌道の異常を検出できるという効果を奏する。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
本実施の形態の軌道検査装置は、図１に示す軌道撮像装置２０と、図２に示す軌道画像解析装置３０とを備えている。図１は、本発明の実施の形態１に係る軌道検査装置の軌道撮像装置２０の概略構成を示すブロック図、図２は、本発明の実施の形態１に係る軌道検査装置の軌道画像解析装置３０の概略構成を示すブロック図である。

まず最初に、軌道撮像装置２０の構成について説明する。

軌道撮像装置２０は、図１に示すように、鉄道軌道を照らす照明６と、鉄道軌道を撮像してこれを画像信号として出力する画像センサ７と、画像センサ７から出力される画像信号を一定量一時的に蓄える画像バッファ８と、画像バッファ８に蓄えられた画像信号を処理して所定のフォーマットの画像データからなる鉄道軌道画像を作成する処理装置９と、処理装置９で作成された鉄道軌道画像を情報記録媒体に書き込むための外部記憶装置１０と、処理装置９で作成された鉄道軌道画像を表示するための表示装置１３と、所要の指示等の情報を処理装置９に入力するための入力装置１４とを備えている。処理装置９は、鉄道軌道画像作成を含む所要の処理を行う制御部１１と、制御部１１における処理に必要な情報を記憶するための記憶部１２とを有している。制御部１１および記憶部１２は、図示されない配線によって、通信可能に接続されている。また、制御部１１は、図示されない配線によって、画像バッファ８および外部記憶装置１０と、通信可能に接続されている。また、図１において、鉄道軌道は、レール１と、まくらぎ２と、締結板３およびボルト４からなる締結装置５とを備えている。図中の矢印は信号が送信される方向を示す。

本実施の形態において、軌道撮像装置２０は、図示されない軌道検測車（以下、「検測車」）に搭載される。また、画像センサ７とレール１の距離は、１メートル程度が好ましい。照明６および画像センサ７の設置位置は、横揺れの影響が小さい台車近傍とするのが好ましい。また、画像センサ７の撮像領域には直射日光が入射しないように遮光板を設置するのが好ましい。また、調整用に、照明６および画像センサ７にアクセスできる空間を設けることが好ましい。

なお、本実施の形態では、画像センサ７には、一例としてラインセンサ等が用いられる。ラインセンサを用いる場合、受光素子（フォトダイオード）の配列方向が検測車の走行方向に実質的に垂直になるように設置される。処理装置９にはマイコン等の演算装置が用いられる。制御部１１には、例えばＣＰＵ等が用いられる。記憶部１２には、例えば内部メモリ等が用いられる。外部記憶装置１０には、例えばハードディスク等の情報記録媒体の読み書き装置が用いられる。

軌道撮像装置２０の特徴の一つは、照明６の光軸と画像センサ７の光軸に一定の輻輳角θが設けられている点である。輻輳角θは好ましくは５度以上３５度以下の範囲であり、より好ましくは１０度以上３０度以下の範囲である。これは、あまり角度が小さいと陰影が十分につかないためである。また、あまり角度が大きいと、見たい特徴が影によって隠されてしまう場合があり、また、照明の強さに対して画面が暗くなるためである。適度な輻輳角θを設けることにより、後述する画像処理を行う上で好適な、適度な陰影を有する鉄道軌道画像を撮像することができる。また、図１では、画面左方向を前方とすれば、照明６は画像センサ７の後方に位置しているが、前方に位置していてもよい。なお、照明６および画像センサ７は、レール１の上方に配設する。このとき、照明６および画像センサ７のいずれについても、レール１のほぼ真上に位置するように配設することが好ましい。これにより、レール１によって画像センサ７の死角になる部分を極力少なくできる。

次に、軌道撮像装置２０の動作の概略について、以下説明する。

画像センサ７は、照明６により照らされた鉄道軌道の画像を撮像してこれを画像信号として出力する。画像バッファ８は、画像センサ７から出力される画像信号を一定量一時的に蓄える。処理装置９は画像バッファ８に蓄えられた画像信号を適宜なタイミングで取り込み、この取り込んだ画像信号から所定のフォーマットの画像データからなる鉄道軌道画像を作成する。ここでは、逐次取り込まれる画像信号を時系列的に繋げて、継ぎ目のない帯状の鉄道軌道画像を作成する。そして、処理装置９は、この作成した鉄道軌道画像を外部記憶装置１０を介して該外部記憶装置１０に装着された情報記録媒体に書き込む（記録する）。また、この作成した鉄道軌道画像を逐次表示装置１３に表示する。

次に、軌道画像解析装置３０の構成を説明する。

図２に示すように、軌道画像解析装置３０は、鉄道軌道画像を解析するための解析装置３１と、情報記録媒体に記録された鉄道軌道画像を読み出しかつ解析装置３１の解析結果を情報記録媒体に書き込むための外部記憶装置３４と、解析装置３１による鉄道軌道画像の解析結果を表示するための表示装置３５と、所要の指示等の情報を解析装置３１に入力するための入力装置３７と、解析装置３１による鉄道軌道画像の解析結果を出力するための出力装置３６とを備えている。解析装置３１は、軌道画像解析を含む所要の処理を行う制御部３２と、制御部３２における処理に必要な情報を記憶するための記憶部３３とを有している。

解析装置３１にはマイコン等の演算装置が用いられ、制御部３２にはＣＰＵ等が用いられ、記憶部３３には内部メモリ等が用いられる。また、表示装置３５には液晶ディスプレイ等が用いられ、入力装置３７にはキーボード等が用いられ、出力装置３６にはプリンタ等が用いられる。

次に、画像解析装置３０の動作について、以下説明する。制御部３２に対し、入力装置３７から、異常検出の条件を示すパラメータ等が入力される。制御部３２は、受け取ったパラメータ等を記憶部３３に記憶させる。記憶されたパラメータ等は、制御部３２によって読み出され、必要に応じて表示装置３５に表示され、使用者によって確認される。また、記憶部３３には、後述する、画像解析や異常判定を行うための解析プログラム等も記憶されている。制御部３２は、外部記憶装置３４から必要に応じて鉄道軌道画像を受け取る。制御部３２は、受け取った鉄道軌道画像を必要に応じて記憶部３４に記録する。また、制御部３２は、前記解析プログラムを用いて、記憶部３３または外部記憶装置３４に記憶されている鉄道軌道画像を解析し、また、異常を検出する。さらに制御部３２は、解析結果に基づいて、画像解析や異常検出の結果を表示装置３５に表示し、または出力装置３６に出力する。以上の動作により、画像解析装置３０は、鉄道軌道画像を解析し、また鉄道軌道の異常を検出して、結果を表示し、出力する。

次に、本実施の形態において、鉄道軌道画像の解析と異常の検出を行う原理について、以下、図を参照しつつ説明する。

図３は、前記鉄道軌道画像を模式的に表した図である。図３において、まくらぎの間隔、レールに対し垂直な方向とまくらぎのなす角度（姿勢角）、締結装置の有無が、本実施の形態における検査項目の例となる。図３において、照明６は、画像センサ７の光軸（図３中央部）より画面下方から光を照射している。これにより、バラスト（小石）や締結装置、まくらぎには、画面上方に影がついている。本発明は、エッジ抽出により影の存在する範囲を自動的に抽出することで、レール領域やまくらぎ領域を認識する。

なお、この例では、レールの延在する方向は、画面上の縦方向である。すなわち、画面上の縦方向が特許請求の範囲でいうところの「レールの長手方向」となる。しかし、レールの延在する方向は必ずしも縦方向には限られず、例えば横方向であってもよい。また、レールの長手方向は、必ずしもレールの延在する方向に完全に一致する必要はなく、後述するように画像を回転させて演算を行う場合には、レールの延在する方向からまくらぎの姿勢角の程度ずれた方向が特許請求の範囲にいうところの「レールの長手方向」となる場合もある。

まくらぎは、細長い矩形の板状に形成されており、この形状の大きな特徴として、長手方向の2面の側面（終端面）部分がある。この部分を直線エッジとして抽出することがまくらぎを抽出する近道と考えられる。しかし、前記終端面がテーパになっているものが多く、図３に示すように、テーパ部分にバラストが重なってくることが多い。また、上面とテーパ部分の境界は、角が丸められていること、劣化している場合が多いことから直線的なエッジが明確に観測できない場合が多い。そこで本実施の形態ではまくらぎのエッジではなく、バラストの有無を積極的に利用してまくらぎ領域を抽出する方法を採用することとする。

処理画像はレールの長手方向を縦とし（横1024画素、縦5000画素）、縦方向のエッジ（濃度微分値）を算出し、この値を横方向に積算する。これにより2次元の濃度情報を最大5000要素からなる1次元のエッジ積算値分布情報とすることができる。バラストの領域では非常に多くの縦エッジが高密度に存在するが、コンクリート製のまくらぎではエッジ自体が少なく、木製のまくらぎであっても木目は横方向であり、縦エッジは生じにくい。この縦エッジの密度情報であるエッジ積算値分布に対して、まくらぎの幅で移動平均を求め、その値が5000ライン分のエッジ積算値分布の平均値よりも小さくかつ極小値となる位置を探索することで、この極小値位置をまくらぎ位置とみなすことができる。

まくらぎの姿勢角は、まくらぎ位置として検出した位置近傍でエッジ積算値の投影角度（エッジ算出の基準となる軸の方向）を変えながら、最も前記極小値が小さくなる投影角度を求めることで決定することができる。あるいは、まくらぎ位置として検出した位置近傍の画像を回転させながら、最も前記極小値が小さくなる回転角度を求めることで姿勢角を決定することができる。

図４は、エッジ抽出の原理を模式的に示す図であって、図４（ａ）は画像を撮像する構成の概略を示す図、図４（ｂ）は撮像された画像、図４（ｃ）は被検出物を通るＸ方向のラインにおける濃度Ｚの分布を示す図、図４（ｄ）は同ラインにおけるエッジＺ’の分布を示す図、図４（ｅ）は各ラインについてのエッジ積算値Ｓの分布を示す図である。図４（ａ）に示すように、被検出物２０に対し、輻輳角を設けつつ照明６を当て、画像センサ７により撮像すると、図４（ｂ）に示すような、影のついた画像が得られる。図４（ｂ）において被検出物１１の影を通るＸ方向のラインで映像の濃度Ｚをプロットすると、図４（ｃ）のように、影に対応する部分で濃度Ｚが高くなる。そして、濃度Ｚについてのエッジ（ここでは、濃度ＺをＸ方向で微分した絶対値）Ｚ’をプロットすると、図４（ｄ）のように、濃度Ｚが変化する部分だけを抽出できる。ここで、エッジをＸ方向に積算した値（以下、エッジ積算値）ＳをそれぞれのＸ方向のラインについて計算する。すると、図４（ｅ）のように、影を通るラインについてはエッジ積算値Ｓの値が高くなる。一方、影を通らないラインについてはエッジ積算値ｓの値が低くなる。よって、エッジ積算値Ｓの分布を計算することで、被検出物の影が存在する領域を認識することができる。

上述の説明では、単純な微分を用いてエッジ抽出を行う場合について説明した。しかし、エッジ抽出は必ずしも上述した方法によらなくてもよく、例えばラプラシアンを用いたエッジ抽出や、非線形フィルタを用いたエッジ抽出等を用いてもよい。濃度が変化する部分（エッジ）を抽出できる方法であれば、如何なる演算方法を用いてもよい。

図５は、本実施の形態において、実際の鉄道軌道画像を用いたエッジ抽出の一例の概略を模式的に示す図であって、図５（ａ）は鉄道軌道画像の模式図、図５（ｂ）は、バラスト（小石）を通るＸ方向のラインＡ−Ａ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｃ）は、ラインＡ−Ａ’上でエッジＺ’をプロットした図、図５（ｄ）は、まくらぎを通るＸ方向のラインＢ−Ｂ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｅ）は、ラインＢ−Ｂ’上でエッジＺ’をプロットした図、図５（ｆ）は、バラストおよびまくらぎを通るＹ方向のラインＣ−Ｃ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｇ）は、ラインＣ−Ｃ’上でエッジＺ’をプロットした図、図５（ｈ）は、レールを通るＹ方向のラインＤ−Ｄ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｉ）は、ラインＤ−Ｄ’上でエッジＺ’をプロットした図である。なお、画面（図５（ａ））の横方向をＸ、縦方向をＹとする。

ラインＡ−Ａ’上では、図５（ｂ）に示すように、ラインＡ−Ａ’がバラストと交わる点でスパイク的に濃度Ｚが高くなる。そして、図５（ｃ）に示すように、濃度Ｚが大きく変化する点においてエッジＺ’が高くなる。

一方、ラインＢ−Ｂ’上では、まくらぎ上では濃度Ｚがほぼ一定のため、エッジＺ’はほぼゼロとなる。すなわち、図５（ｄ）に示すように、ラインＢ−Ｂ’がレールと交わる点に若干の影があるために濃度Ｚが少し高くなるものの、その他の場所では濃度Ｚは低いままほぼ一定値を取る。このため、エッジＺ’をプロットすると、図５（ｅ）に示すように、レールと交わる点でのみエッジＺ’が高くなり、その他の点ではほぼゼロとなる。

ここで、濃度Ｚのプロットのベースラインは画像の明るさによって変わるが、一般的にはゼロよりも高い値をとる。一方、エッジＺ’は、濃度Ｚの値の大小には無関係であって、濃度Ｚに変動がない場所ではほぼゼロなる。よって、図５に示すように、エッジＺ’のプロットのベースラインは画像の明るさによらず、ほぼゼロとなる。エッジＺ’をＸ方向に積算したエッジ積算値Ｓを計算すると、ラインＡ−Ａ’における値に比べてラインＢ−Ｂ’における値は極めて小さく、ほぼゼロとなる。すなわち、エッジ積算値Ｓは、影の多い部分（バラストが多い領域：以下、バラスト領域）を通ると、比較的大きな値を取り、影の少ない部分（まくらぎ領域）を通ると、ほぼゼロとなる。このように、エッジを抽出することで、画像の明るさによらず、ベースラインをほぼゼロにできる。

図６は本実施の形態における、まくらぎを認識する場合のエッジ積算値Ｓのパターンを示す図であって、図６（ａ）は、エッジ積算値ＳのＹ方向の分布を概略的に示す模式図であり、図６（ｂ）は、エッジ積算値Ｓについてまくらぎの幅で（まくらぎの幅を移動平均の期間として、以下同じ）移動平均をとった場合の移動平均値ＭのＹ方向の分布を概略的に示す模式図である。ここで、まくらぎの幅とは、まくらぎを直方体で近似した場合における２番目に長い辺の長さを指す。図６（ａ）に示すように、エッジ積算値Ｓは概略として、まくらぎ領域で低く、バラスト領域で高くなる。そして、まくらぎの幅で移動平均を取ると、図６（ｂ）に示すように、移動平均値は、まくらぎ領域の中央部分で極小値を取る。よって、極小値となる各Ｙ座標を中心とする「まくらぎの幅」の範囲が、まくらぎ領域であると認識できる。

また、縦方向のライン（Ｃ−Ｃ’、Ｄ−Ｄ’）について同様な計算（図５（ｆ）、図５（ｇ）、図５（ｈ）、図５（ｉ）参照）を行うことにより、レール領域を認識することができる。

なお、図３に示したように、まくらぎはレールと必ずしも直交せず、直交軸と一定の角度（姿勢角）を有する場合もある。このような場合に対応すべく、画像を回転させてもよい。すなわち、画像の回転角を変化させていくと、まくらぎの方向が画面上で真横になったときに、前記エッジ積算値の変動が最も鋭くなり、前記極小値は最小値を取る。よって、前記極小値が最小となる回転角を求めれば、まくらぎの姿勢角を得ることができる。これにより、まくらぎがレールに対して直交していない場合において、まくらぎ領域をより的確に把握できる。なお、画像を回転させる場合には、計算量を少なくするために、各まくらぎの近傍の画像のみ回転させてもよい。また、角度の範囲を決めておき、その範囲で回転させてもよい。あるいは、回転させる角度をいくつか用意しておき、その角度の中から前記極小値が最も低くなるものを採用してもよい。

図７は、上述したような原理に基づいてレール領域、まくらぎ領域、締結領域を認識した場合の模式図である。上述したように、エッジ抽出により、画面上のどの部分がレール領域およびまくらぎ領域に相当するのかを認識できる。これにより、検査対象である、まくらぎの姿勢角およびまくらぎの間隔を計算できる。よって、例えば、まくらぎの間隔や姿勢角が一定の閾値を超えるか否かを基準として、まくらぎの間隔や姿勢角の異常を検出できる。

ここで、締結装置は通常であれば、レールとまくらぎの交差する場所に存在する。よって、レール領域とまくらぎ領域を認識することで、締結装置のあるべき領域（締結装置領域）がどこであるのかを容易に認識することができる。そして、締結装置領域の特定の部位に締結装置に起因するエッジが存在するか否かに基づいて、締結装置の脱落等の異常を検出することができる。また、締結装置領域の標準画像との差分を計算し、その差分が一定の閾値を超えるか否かを判定することで、締結装置の脱落等の異常を検出してもよい。ボルトについても同様に脱落を検知することができる。例えば、締結装置領域の所定の位置に直線状の影があるか否かを判定することで、締結装置の脱落の有無を検出できる。あるいは、ボルトの影が存在すべき場所に影があるか否かを判定することで、ボルトの脱落の有無を検出してもよい。

図８は、本実施の形態に係る軌道検査装置の軌道画像解析装置３０が実行する解析プログラムの一例を示すフローチャートである。以下、図８を参照しつつ、本実施の形態に係る軌道検査装置の軌道画像解析装置３０の動作を説明する。

まず、ステップＳ１において、制御部３２は、外部記憶装置３４から鉄道軌道画像の画像ファイルを記憶部３３に読み込む。ここで、本実施の形態では、レールの延在する方向が上下となるように画像を調整しておく場合を例として説明する。よって、以下、レールの延在する方向をＹ方向（縦）、それに直角の方向をＸ方向（横）とする。すなわち、Ｙ方向が特許請求の範囲にいうところの、「レールの長手方向」となる。しかし、レールの延在する方向は、必ずしも縦方向には限定されず、例えば横方向にレールが延在するように画像を調整して用いてもよい。この場合には、レールが延在する方向をＹ方向（横）、それに垂直の方向をＸ方向（縦）とすれば、Ｙ方向が特許請求の範囲にいうところの、「レールの長手方向」となる。なお、画像を回転させる場合には、「レールの長手方向」（Ｙ方向）は、必ずしもレールの延在する方向に一致しない場合がある。

次に、ステップＳ２において、制御部３２は、記憶部３３に読み込まれた画像のＹ方向の各ラインについてエッジ（以下、横エッジ）を抽出する。

次に、ステップＳ３において、制御部３２は、ステップＳ２で得られた横エッジをＹ方向に積算して、エッジ積算値（以下、横エッジ積算値）を計算する。

次に、ステップＳ４において、制御部３２は、レールの幅での横エッジ積算値の移動平均値が極小となるＸ座標を検出する。

次に、ステップＳ５において、制御部３２は、前記Ｘ座標をレールの中心軸として記憶部３３に記憶させる。

次に、ステップＳ６において、制御部３２は、Ｘ方向の各ラインについてエッジ（以下、縦エッジ）を抽出する。

次に、ステップＳ７において、制御部３２は、ステップＳ６で得られた縦エッジをＸ方向に積算して、エッジ積算値（以下、縦エッジ積算値）を計算する。

次に、ステップＳ８において、制御部３２は、まくらぎの幅での縦エッジ積算値の移動平均値が極小となるＹ座標を検出する。ここにおいて、検出されるＹ座標は複数あり、その数はまくらぎの数に一致する。

次に、ステップＳ９において、制御部３２は、各まくらぎについて、まくらぎの幅での縦エッジ積算値の移動平均値の極小値が最も低くなるように画像を回転させる。

次に、ステップＳ１０において、制御部３２は、回転させた角度を各まくらぎの姿勢角として記憶部３３に記憶させる。

次に、ステップＳ１１において、制御部３２は、回転された画像において、まくらぎの幅での縦エッジ積算値の移動平均値が極小となるＹ座標を通るＸ軸に平行な直線とレールの中心軸との交点を検出する。ここにおいて、検出される交点は複数あり、その数はまくらぎの数に一致する。

次に、ステップＳ１２において、制御部３２は、回転を元に戻した画像における前記交点のＹ座標を各まくらぎの位置として記憶部３３に記憶させる。

次に、ステップＳ１３において、制御部３２は、各まくらぎの位置に基づいて、各まくらぎについて、直前のまくらぎとの間隔を計算する。

次に、ステップＳ１４において、制御部３２は、各まくらぎについて締結装置の存在すべき位置にエッジが存在するか否かに基づいて締結装置の異常の有無を判定する。

次に、ステップＳ１５において、制御部３２は、各まくらぎについて、まくらぎの位置、間隔、まくらぎの姿勢角、締結装置の異常の有無を出力装置３６に出力する。

なお、ステップＳ６が、特許請求の範囲でいうところの「抽出手段」に相当する。また、ステップＳ７が、特許請求の範囲でいうところの「演算手段」に相当する。また、ステップＳ８が、特許請求の範囲でいうところの「認識手段」に相当する。また、ステップＳ９が、特許請求の範囲でいうところの「回転手段」に相当する。

図９は、本実施の形態に係る軌道検査装置によりまくらぎの姿勢角および間隔を検出した結果を示す表である。これを見ても分かるように、まくらぎ間隔の検出値は実測値とよい一致を示している。すなわち、本実施の形態に係る軌道検査装置が、正確にまくらぎ領域を認識できていることが分かる。なお、この結果はあくまで一例であって、画像センサの分解能を上げること等により、容易に精度を向上させることができることは言うまでもない。

以上のような構成および動作により、本実施の形態に係る軌道検査装置は、撮像された鉄道軌道画像に対してエッジ抽出を行うことにより、まくらぎ領域を自動的に認識し、その結果を用いて、鉄道軌道の異常を自動的に検出することができる。

なお、画像センサ７は、車両に一般的に備えられている図示されない軌道計測装置から入力される速発パルスに基づいて生成された同期パルスにより駆動され、ライン１本が例えば１ミリに相当するように、鉄道軌道画像を撮像してもよい。これにより、撮像される画像が検測車の速度によって伸び縮みするのを防ぐことができる。

また、本実施の形態では、軌道撮像装置２０と、軌道画像解析装置３０は分離した構成としたが、両者を一体化してもよい。この場合には、処理装置９は解析装置３１としても機能する。また、外部記憶装置１０は外部記憶装置３４としても機能する。また、表示装置１３は表示装置３５としても機能する。また、入力装置１４は、入力装置３７としても機能する。

また、本実施の形態では、１本のレールを検査対象とし、照明６と画像センサ７を１個だけ用いている。しかし、レールは２本で１組となっている。よって、２本１組のレールを検査対象とし、それぞれのレールに対し、照明６と画像センサ７を１組ずつ配設してもよい。すなわち、左右のレールの上方に、照明６と画像センサ７をそれぞれ１個ずつ備える構成としてもよい。あるいは、照明６を、まとめて１個の細長いライン状の照明６としてもよい。これにより、２本のレールを同時に撮像して、検査できる。

なお、本実施の形態に係るプログラムは、上述した本実施の形態の軌道画像解析装置３０の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。

また、本実施の形態に係る記録媒体は、上述した本実施の形態の軌道画像解析装置３０の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムを格納した記録媒体であり、コンピュータにより読み取り可能かつ、読み取られた前記プログラムが前記コンピュータと協働して前記機能を実行する記録媒体である。

また、本実施の形態における軌道画像解析装置３０の機能とは、全部または一部の機能を意味する。

また、本実施の形態に係るプログラムの一利用形態は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータと協働して動作する態様であってもよい。

また、本実施の形態に係るプログラムの一利用形態は、伝送媒体中を伝送され、コンピュータにより読み取られ、コンピュータと協働して動作する態様であってもよい。

また、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含まれ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、光、電波、音波等が含まれる。

なお、以上説明したように、本実施の形態の構成は、ソフトウェア的に実現してもよいし、ハードウェア的に実現してもよい。

また、本実施の形態に係る鉄道軌道画像の撮像と解析は、検測車に搭載された軌道検査装置により同時（連続的）に行ってもよい（オンライン処理）。あるいは、検測車上には軌道撮像装置のみ搭載し、撮像された鉄道軌道画像をリムーバブルハードディスク等の記録媒体に記録し、別の場所にある軌道画像解析装置により、前記記録媒体から前記鉄道軌道画像を読み込んで解析を行ってもよい（オフライン処理）。

撮像された鉄道軌道画像中のまくらぎ領域を認識し、その結果を用いて鉄道軌道の異常を検出できる軌道画像解析装置および軌道検査用画像解析プログラムとして有用である。また、適度な影を有する鉄道画像を撮像することで、まくらぎ領域を安定的に認識でき、得られた画像を用いて鉄道軌道の異常を検出できる軌道画像解析装置として有用である。

本発明の実施の形態１に係る軌道検査装置の軌道撮像装置２０の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る軌道検査装置の軌道画像解析装置３０の概略構成を示すブロック図である。 鉄道軌道画像を模式的に表した図である。 エッジ抽出の原理を模式的に示す図であって、図４（ａ）は画像を撮像する構成の概略を示す図、図４（ｂ）は撮像された画像、図４（ｃ）は被検出物を通るＸ方向のラインにおける濃度Ｚの分布を示す図、図４（ｄ）は同ラインにおけるエッジＺ’の分布を示す図、図４（ｅ）は各ラインについてのエッジ積算値Ｓの分布を示す図である。 本発明の実施の形態１において、実際の鉄道軌道画像を用いたエッジ抽出の一例の概略を模式的に示す図であって、図５（ａ）は鉄道軌道画像の模式図、図５（ｂ）は、バラスト（小石）を通るＸ方向のラインＡ−Ａ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｃ）は、ラインＡ−Ａ’上でエッジＺ’をプロットした図、図５（ｄ）は、まくらぎを通るＸ方向のラインＢ−Ｂ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｅ）は、ラインＢ−Ｂ’上でエッジＺ’をプロットした図、図５（ｆ）は、バラストおよびまくらぎを通るＹ方向のラインＣ−Ｃ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｇ）は、ラインＣ−Ｃ’上でエッジＺ’をプロットした図、図５（ｈ）は、レールを通るＹ方向のラインＤ−Ｄ’上で画像の濃度Ｚをプロットした図、図５（ｉ）は、ラインＤ−Ｄ’上でエッジＺ’をプロットした図である。 本発明の実施の形態１における、まくらぎを認識する場合のエッジ積算値Ｓのパターンを示す図であって、図６（ａ）は、エッジ積算値ＳのＹ方向の分布を概略的に示す模式図であり、図６（ｂ）は、エッジ積算値Ｓについてまくらぎの幅で移動平均をとった場合の移動平均値ＭのＹ方向の分布を概略的に示す模式図である。 本発明の実施の形態１において、レール領域、まくらぎ領域、締結領域を認識した場合の模式図である。 本発明の実施の形態１に係る軌道画像解析装置３０が実行する解析プログラムの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る軌道画像解析装置３０によりまくらぎの姿勢角および間隔を検出した結果を示す表である。

１ レール
２ まくらぎ
３ 締結板
４ ボルト
５ 締結装置
６ 照明
７ 画像センサ
８ 画像バッファ
９ 処理装置
１０ 外部記憶装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 表示装置
１４ 入力装置
１５ 被検出物
２０ 軌道撮像装置
３０ 軌道画像解析装置
３１ 解析装置
３２ 制御部
３３ 記憶部
３４ 外部記憶装置
３５ 表示装置
３６ 出力装置
３７ 入力装置

Claims (11)

1. レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像の、レールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、
   前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、
   前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段とを有する、軌道画像解析装置。
2. レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像の、レールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段とを有する軌道画像解析装置と、
   レールの上方に位置して略真下に光軸を向けて鉄道軌道を撮像する画像センサと、前記画像センサの出力に基づいて前記鉄道軌道画像を作成する処理装置と、前記画像センサの光軸に対し、輻輳角をつけて光を照射する照明とを有する軌道撮像装置とを有する、軌道検査装置。
3. 前記軌道画像解析装置と前記軌道撮像装置が一体であって、前記処理装置が前記抽出手段、前記演算手段、前記認識手段を有する、請求項２に記載の軌道検査装置。
4. さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段を有する、請求項１に記載の軌道画像解析装置。
5. 前記軌道画像解析装置が、さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段を有する、請求項２に記載の軌道検査装置。
6. 前記輻輳角は５度以上３５度以下の範囲にある、請求項２に記載の軌道検査装置。
7. 前記輻輳角は１０度以上３０度以下の範囲にある、請求項２に記載の軌道検査装置。
8. コンピュータを、
   レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像のレールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、
   前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、
   前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
9. コンピュータを、
   レールの上方から撮像され、レール領域と、前記レール領域と交差するまくらぎ領域とを有する鉄道軌道画像のレールの長手方向のエッジを抽出する抽出手段と、
   前記エッジを前記レールの長手方向と実質的に直交する方向に積算したエッジ積算値の前記レールの長手方向の分布を演算する演算手段と、
   前記分布においてエッジ積算値が低い領域をまくらぎ領域として認識する認識手段として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。
10. 前記コンピュータを、さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段としても機能させるための、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
11. 前記コンピュータを、さらに、前記エッジ積算値のまくらぎの幅での移動平均値の極小値が最も低くなるように鉄道軌道画像を回転させる回転手段としても機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている、請求項９に記載の記録媒体。

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