JP2006250775A - Detecting device of obstruction at pantagraph peripheries - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理によるパンタグラフの監視に関するもので、特にパンタグラフ周辺の支障物を検出する装置に関するものである。 The present invention relates to monitoring of a pantograph by image processing, and more particularly to an apparatus for detecting obstacles around the pantograph.
パンタグラフ支障物とは、走行する鉄道車輌のパンタグラフに接触して、走行に支障を来す支障物のことである。
従来より支障物の測定手段として検測車や車輌限界測定車などと呼ばれる専用の測定車があり、営業運転の合間を縫って一定周期毎に運用されている(以降「測定車」と呼ぶ)。この測定車では車体傾斜やレール変位などの複数の測定項目があり、支障物はその中の一つの測定項目である。
この支障物の測定方式には、接触センサ方式、レーザーセンサ方式、光切断センサ方式があり、以下の特徴がある。
1.接触センサ方式
接触センサに棒状の弾性体を取り付け、これをパンタグラフや車輌に取り付けて、支障物との接触を検知する。
2.レーザセンサ方式
レーザの照射形状により、スポット式レーザ、スキャン式レーザ、レンズ型レーザ(扇形に照射)などがあり、反射波の位相差や照射したレーザ形状の変形により、測定対象までの絶対的な距離を測定する方式である。
3.光切断方式
縞を測定対象に投光し、測定対象の凹凸に沿った縞の変形を受光して、測定対象面の3次元的な形状を測定する方式である。
Conventionally, there are dedicated measurement vehicles called inspection vehicles and vehicle limit measurement vehicles as obstacle measurement means, which are operated at regular intervals (hereinafter referred to as “measurement vehicles”). . This measurement vehicle has a plurality of measurement items such as vehicle body tilt and rail displacement, and the obstacle is one of the measurement items.
This obstacle measurement method includes a contact sensor method, a laser sensor method, and a light cutting sensor method, and has the following characteristics.
1. Contact sensor system A stick-shaped elastic body is attached to the contact sensor, which is attached to a pantograph or a vehicle to detect contact with an obstacle.
2. Laser sensor method Depending on the laser irradiation shape, there are spot type laser, scan type laser, lens type laser (irradiation in fan shape), etc., and the absolute difference to the measurement object due to the phase difference of reflected wave and deformation of the irradiated laser shape This is a method for measuring distance.
3. Light cutting method This is a method of measuring the three-dimensional shape of the measurement target surface by projecting the stripe onto the measurement target, receiving the deformation of the stripe along the unevenness of the measurement target.
支障物の測定方式には、接触センサ方式、レーザーセンサ方式、光切断センサ方式があり、次の問題がある。
(1)接触センサ方式の場合、高速走行で支持物と接触センサが衝突すると危険なため、通常は低速運転で検出作業が行われており、高速走行に対応できない。
(2)レーザセンサ方式には、スポット式レーザ、スキャン式レーザ、レンズ型レーザがあるが、スポット式レーザおよびスキャン式レーザは測定点までの距離を1点だけ測定するセンサであるため、高速走行する車輌からパンタグラフの近傍を広範囲に測定することができない。また、レンズ型レーザでは、通常CLASS−C以上(JIS−C−6802規格)の強いレーザを用いるため、人の立ち入る場所では安全上使用できない。
(3)光切断方式の場合、センサから投光された光が日中太陽光で見えないため、夜間やトンネルでの使用に限定される。
Obstacle measurement methods include a contact sensor method, a laser sensor method, and a light cutting sensor method, and have the following problems.
(1) In the case of the contact sensor method, it is dangerous if the support and the contact sensor collide with each other at a high speed.
(2) The laser sensor system includes a spot type laser, a scan type laser, and a lens type laser. Since the spot type laser and the scan type laser are sensors that measure only one distance to a measurement point, they can travel at high speed. The vicinity of the pantograph cannot be measured over a wide range from the vehicle. Further, since a lens type laser usually uses a strong laser of CLASS-C or higher (JIS-C-6802 standard), it cannot be used in a place where a person enters.
(3) In the case of the light cutting method, since the light projected from the sensor cannot be seen by sunlight during the day, it is limited to use at night or in a tunnel.
上記課題を解決する本発明の請求項1に係るパンタグラフ周辺支障物検出装置は、車両に設置した左右2台のカメラでパンタグラフ周辺部をそれぞれ、連続的に撮像し、撮像された画像を画像処理して、パンタグラフ周辺部の障害物を検出する装置において、前記2台のカメラで撮影された左画像及び右画像である連続した入力画像の中から支障物として検出される対象の映った画像を処理画像としてそれぞれ設定する画像設定手段と、左右の前記処理画像にから検査対象範囲外をそれぞれ削除する検査対象範囲外削除手段と、左右の前記処理画像からパンタグラフ部分をそれぞれ削除するパンタグラフ部分削除手段と、左右の前記処理画像からトロリ線部分をそれぞれ削除するトロリ部分削除手段と、前記検査対象範囲外、前記パンタグラフ部分及び前記トロリ部分をそれぞれ削除した左右の前記処理画像の背景部分を黒、それ以外を白とするマスク画像を作成するマスク画像作成手段と、左右の前記マスク画像を前記入力画像とをそれぞれ重ね合わせ、前記マスク画像の黒部分の画像データを削除した左右のマスク処理画像を作成するマスク処理画像作成手段と、左画像又は右画像の何れか一方についての前記マスク処理画像に対して白部分の塊特徴を抽出する塊抽出手段と、前記マスク処理画像作成手段で作成された左右の前記マスク処理画像をステレオ計測画像に設定し、前記塊抽出手段で抽出された左画像又は右画像に対する塊特徴の輪郭線に沿ってステレオ計測を行うことにより、輪郭線の三次元位置データの平均を塊特徴の三次元位置として求めるステレオ計測手段と、前記ステレオ計測手段により求められた塊特徴の三次元位置と、予め求めたパンタグラフの特徴の三次元位置とを比較し、近接度合いの高いものを支障物として選択するパンタグラフ近接検査手段と、前記パンタグラフ近接検査手段により選択された支障物の三次元データを設定する支障物検出データ設定手段とから構成されることを特徴とする。 The pantograph peripheral obstacle detecting device according to claim 1 of the present invention that solves the above-described problem is to continuously capture the pantograph peripheral part with two left and right cameras installed in the vehicle, and perform image processing on the captured image. Then, in the apparatus for detecting obstacles around the pantograph, an image showing an object to be detected as an obstacle from the continuous input images that are the left image and the right image taken by the two cameras is displayed. Image setting means for setting each as a processed image, inspection-out-range-out deleting means for deleting outside the inspection target range from the left and right processed images, and pantograph part deleting means for deleting pantograph portions from the left and right processed images, respectively A trolley part deleting unit that deletes trolley line parts from the left and right processed images; A mask image creating means for creating a mask image in which the background portion of the left and right processed images from which the portion and the trolley portion have been deleted is black and the other is white, and the left and right mask images are superimposed on the input image, respectively. In addition, mask processing image generation means for generating left and right mask processing images from which the image data of the black portion of the mask image has been deleted, and a white portion of the mask processing image for either the left image or the right image. A lump extraction means for extracting a lump feature, and the left and right mask processed images created by the mask processed image creation means are set as stereo measurement images, and a lump feature for the left image or right image extracted by the lump extraction means Stereo measurement means to obtain the average of the 3D position data of the contour line as the 3D position of the mass feature by performing stereo measurement along the contour line The pantograph proximity inspection means for comparing the three-dimensional position of the lump feature obtained by the stereo measurement means with the three-dimensional position of the pantograph feature obtained in advance, and selecting one having a high degree of proximity as an obstacle, It comprises obstacle detection data setting means for setting the three-dimensional data of the obstacle selected by the pantograph proximity inspection means.
上記課題を解決する本発明の請求項2に係るパンタグラフ周辺支障物検出装置は、請求項1において、前記塊抽出手段は、左画像及び右画像の双方について前記マスク処理画像に対して白部分の塊特徴をそれぞれ抽出すると共に、前記ステレオ計測手段に代えて、左画像及び右画像からそれぞれ抽出された左右の塊特徴の重心位置から三角測量法によって塊特徴の三次元位置を計算する三角測量計算部を備えたことを特徴とする。 The pantograph peripheral obstacle detecting device according to a second aspect of the present invention for solving the above-mentioned problems is the pantograph peripheral obstacle detecting device according to the first aspect, wherein the lump extracting means is configured to detect a white portion with respect to the mask processed image for both the left image and the right image. Triangulation calculation that extracts the chunk feature and calculates the three-dimensional position of the chunk feature by triangulation method from the center of gravity of the left and right chunk features extracted from the left image and the right image, respectively, instead of the stereo measurement means It has the part.
上記課題を解決する本発明の請求項3に係るパンタグラフ周辺支障物検出装置は、請求項1又は2において、前記マスク画像作成手段により作成された前記マスク画像のトロリ線削除部分の境界線をそれぞれ調べ、隣り合う白部分があれば白部分に挟まれた部分の画像データを白へ変更することにより、トロリ線削除部分を復旧するトロリ線削除部復旧処理手段を加えたことを特徴とする。
The pantograph peripheral obstacle detecting device according to
上記課題を解決する本発明の請求項4に係るパンタグラフ周辺支障物検出装置は、請求項1,2又は3において、前記パンタグラフ近接検査手段により選択された塊特徴から既存の構造物を排除することにより、対象物体検査を行う対象物検査手段を加えたことを特徴とする。
The pantograph peripheral obstacle detecting device according to claim 4 of the present invention that solves the above-described problem is that in
(1)基本的な考え方による効果(請求項1)
接触センサ方式に比べて、非接触での測定ができるため支障物とセンサとの衝突が無く、高速走行に対応できる。
レーザセンサ方式に比べて、機械的な操作部分が無く高速走行に対応でき、CCDカメラといった受動センサで構成されるため、人の立ち入る場所でも安全上の問題がない。
通常の運転速度で支障物の検知ができるため、車輌の動的な挙動での支障物を検知できる。
支障物発生時の画像も同時に記録することから、支障物発生時には画像から目視により、その時の状態や原因を推測することができる。
(1) Effects of the basic concept (Claim 1)
Compared to the contact sensor method, non-contact measurement is possible, so that there is no collision between the obstacle and the sensor, and it is possible to cope with high speed traveling.
Compared to the laser sensor method, there is no mechanical operation part and it can cope with high-speed running, and it is composed of a passive sensor such as a CCD camera.
Since obstacles can be detected at a normal driving speed, obstacles in the dynamic behavior of the vehicle can be detected.
Since an image at the time of occurrence of an obstacle is also recorded at the same time, the state and cause at that time can be estimated by visual observation from the image at the time of occurrence of the obstacle.
(2)請求項2
請求項1の効果に加えて、塊特徴の三次元位置データの設定に関して処理時間のかかるステレオ計測の代わりに左右塊同士の重心位置を用いた三角測量法による計算を行うため計算量が小さく済み、支障物検出処理の処理時間が短縮できる。
(2)
In addition to the effect of claim 1, the calculation amount can be reduced because the calculation by the triangulation method using the center of gravity positions of the left and right chunks is used instead of the stereo measurement which takes processing time for setting the three-dimensional position data of the chunk feature. The processing time for obstacle detection processing can be shortened.
(3)請求項3
請求項1又は2の効果に加えて、トロリ線部分の削除によって処理画像に映っている物体が分断されても、その分断部分を復旧し実際の物体形状から塊特徴を作るため、分断による支障物検出間違いを防ぐことができる。
(3)
In addition to the effect of
(4)請求項4
請求項1,2又は3の効果に加え、既存の構造物を支障物として検出したくない場合はそれらを検出しないようにし、既存構造部以外の物体がパンタグラフに近接している場合のみ、それを支障物として検出することができる。
(4) Claim 4
In addition to the effects of
以下に説明する実施例1〜実施例5が本発明を実施するための最良の形態である。 Examples 1 to 5 described below are the best modes for carrying out the present invention.
(1)基本的な考え方(実施例1)
本発明の目的は、画像処理によりパンタグラフ周辺の支障物を検出する装置を提供することである。
本実施例は、図1に示すように、車輌に設置した2台のCCDカメラ1,2を画像の入力手段として用いる。
これらのCCDカメラ1,2によりパンタグラフ5とトロリー線6を撮影し、それぞれのカメラ1,2で同期を取りながら、走行中のパンタグラフ5付近の画像を連続的に取得する。取得された画像は、画像処理部3へ出力され、記録部4に連続的な入力画像として保存する。
画像処理部3は、入力画像である左右両画像から、パンダグラフ周辺の支障物7を検出する前に、パンダグラフ5とトロリー線6についても検出する。
(1) Basic concept (Example 1)
An object of the present invention is to provide an apparatus for detecting obstacles around a pantograph by image processing.
In this embodiment, as shown in FIG. 1, two
The
The
パンタグラフの検出方法としては、特に限定されるものではなく、公知技術により処理すれば良い。例えば、特願2003−325411の「画像処理装置」、特願2003−354636の「パンタグラフ検出装置」により行う。
トロリ線の検出方法としては、特に限定されるものではなく、公知技術により処理すれば良い。例えば、特願2002−151840の「トロリー線の位置計測装置」、特願2003−325411の「画像処理装置」により行う。
このようにして得られたパンタグラフ及びトロリ線の検出データを前提として、画像処理部3は、左右のCCDカメラ1,2の入力画像を処理して、図9に示すフローチャートに従い、パンタグラフ周辺の支障物7を検出するため、図10に示すように、メモリ9、画像設定部10、検査対象範囲外削除部20、パンタグラフ部分削除部30、トロリ線部分削除部40、マスク画像作成部50、マスク処理画像作成部60、塊抽出部70、ステレオ計測部80、パンタグラフ近接検査部90及び支障物検出データ設定部100を備える。なお、画像処理部3は、ハードウェアにより構成しても良いし、各機能についてそれぞれソフトウェアにより実現しても良く、このようにするとCD-ROM等の記録媒体により提供することや、インターネット等のネットワークを介してダウンロードすることも可能となる。
The pantograph detection method is not particularly limited, and may be processed by a known technique. For example, this is performed by “Image Processing Device” of Japanese Patent Application No. 2003-325411 and “Pantograph Detection Device” of Japanese Patent Application No. 2003-354636.
The method for detecting the trolley wire is not particularly limited, and may be processed by a known technique. For example, this is performed by “Trolley line position measuring device” in Japanese Patent Application No. 2002-151840 and “Image processing device” in Japanese Patent Application No. 2003-325411.
On the premise of the pantograph and trolley line detection data obtained in this way, the
図9のフローチャートは、「左画像に対する処理」と、「右画像に対する処理」とを含む。
「左画像に対する処理」は、以下のように、処理画像設定、検査対象範囲外の削除、パンタグラフ部分の削除、トロリ線部分の削除、マスク画像の作成、マスク処理画像の作成、塊抽出を順に実施することにより行う(ステップS1〜ステップS7)。
「処理画像設定」とは、図2に示すように、記録部4に保存してある入力画像である連続画像の中から、支障物7として検出される対象の映った画像を作業用のメモリ9に順次取り込むことにより、処理画像として設定する処理であり(ステップS1)、処理画像設定部10により実施される。
「検査対象範囲外の削除」とは、図3に示すように、処理画像において対象範囲外の画像データをクリアする、言い換えると、黒データで対象とならない範囲を上書きする処理であり(ステップS2)、検査対象範囲外削除部20により実施される。黒データで上書きする範囲は、具体的には、処理画像の上下左右の枠部分である。
The flowchart of FIG. 9 includes “processing for the left image” and “processing for the right image”.
“Processing for the left image” is as follows: processing image setting, deletion outside the inspection target range, deletion of the pantograph part, deletion of the trolley line part, creation of the mask image, creation of the mask processing image, and mass extraction in order It carries out by implementing (step S1-step S7).
As shown in FIG. 2, “processed image setting” refers to an image in which a target image detected as an
As shown in FIG. 3, the “deletion outside the inspection target range” is a process of clearing the image data outside the target range in the processed image, in other words, overwriting the non-target range with the black data (step S2). ), Performed by the out-of-inspection-
「パンタグラフ部分の削除」とは、図4に示すように、検査対象外の画像データをクリアした画像に対して、予め作成しておいたパンタグラフマスク(後述する)をパンタグラフ検出処理にて得られたパンタグラフ位置へ座標変換し、パンタグラフマスクと処理画像を重ね合わせて、パンタグラフ部分の画像データをクリアする処理であり(ステップS3)、パンタグラフ部分削除部30により実施される。
「トロリ線部分の削除」とは、図5に示すように、パンタグラフ部分の画像データをクリアした画像に対して、トロリ線検出処理にて得られたトロリ線位置を元に、設定幅のトロリ線部分を削除する処理であり(ステップS4)、トロリ線部分削除部40により実施される。
「マスク画像の作成」とは、図6に示すように、予め設定しておいた画像の濃淡閾値を元に背景部分を黒、そうでない部分を白とする二値画像(これを「マスク画像」と呼ぶ)を作成する処理であり(ステップS5)、マスク画像作成部50により実施される。
「マスク処理画像の作成」とは、図7に示すように、マスク画像と入力画像を重ね合わせ、マスク画像の黒部分の画像データを入力画像からクリアした画像(これを「マスク処理画像」と呼ぶ)を作成する処理であり(ステップS6)、マスク処理画像作成部60により実施される。
As shown in FIG. 4, “deleting a pantograph part” is obtained by performing a pantograph detection process on a pantograph mask (described later) created in advance for an image from which image data not subject to inspection is cleared. This is a process of converting the coordinates to the pantograph position, superimposing the pantograph mask and the processed image, and clearing the image data of the pantograph part (step S3), and is executed by the pantograph
As shown in FIG. 5, “deletion of the trolley line portion” means that a trolley with a set width is obtained based on the trolley line position obtained by the trolley line detection process for an image in which the image data of the pantograph portion is cleared. This is a process of deleting a line part (step S4), and is executed by the trolley line
As shown in FIG. 6, “creation of a mask image” is a binary image (referred to as a “mask image” in which a background portion is black and a portion other than that is white based on a preset threshold value of the image. Is created by the mask image creating unit 50 (step S5).
As shown in FIG. 7, the “creation of a mask processed image” is an image obtained by superimposing a mask image and an input image and clearing image data of a black portion of the mask image from the input image (this is referred to as “mask processed image”). (Step S6), and is performed by the mask processing
「塊抽出」とは、図8に示すように、マスク画像に対して白部分の塊を抽出し、塊特徴を検出する処理であり(ステップS7)、塊抽出部70により実施される。
塊特徴は次のようなデータを持つ。
・輪郭線データ
・重心位置
・塊を囲む範囲、および位置
・面積
・周囲長
・三次元位置(この時点ではデータが入っていない)
“Bulk extraction” is a process of extracting a white part of a block from a mask image and detecting a block feature (step S7), as shown in FIG.
The chunk feature has the following data:
・ Outline data ・ Center of gravity position ・ Range surrounding the lump, and position, area, perimeter length, 3D position (no data at this point)
「右画像に対する処理」としては、前述した左画像処理と同様に、画像設定、検査対象範囲外の削除、パンタグラフ部分の削除、トロリ線部分の削除、マスク画像の作成、マスク処理画像の作成を順に実施することにより行う(ステップS1〜ステップS6)。本実施例では、「右画像に対する処理」において、塊抽出は行わない。 As for the processing for the right image, as in the left image processing described above, image setting, deletion outside the inspection target range, deletion of the pantograph portion, deletion of the trolley line portion, creation of the mask image, creation of the mask processing image It carries out by implementing in order (step S1-step S6). In the present embodiment, no lump extraction is performed in the “processing for the right image”.
「左右画像に対する処理」としては、「左画像に対する処理」及び「右画像に対する処理」の結果に基づき、以下のように、塊特徴の三次元位置データの設定、パンタグラフ近接度合いの検査、パンタグラフ近接度合いの検査を順に実施することにより行う(ステップS8〜ステップS10)。
「塊特徴の三次元位置データの設定」とは、左右のマスク処理画像をステレオ計測画像に設定し、左画像から抽出した塊特徴の輪郭線に沿ってステレオ計測を行い、輪郭線の三次元位置データの平均をその塊特徴の三次元位置として求める処理であり(ステップS8)、ステレオ計測部80により実施される。
「パンタグラフ近接度合いの検査」とは、予め求めたパンタグラフ検出結果から得られパンタグラフの三次元位置と、検出した塊特徴の三次元位置を比較し、予め設定しておいて支障物とする近接距離に入る最もパンタグラフに高さの近い塊特徴を支障物として選択する処理であり(ステップS9)、パンタグラフ近接検査部90により実施される。つまり、設定以内の距離にあり、かつ、最もパンタグラフの高さ(距離)に近いものを支障物として選択する。
「支障物検出データの設定」とは、「パンタグラフ近接度合いの検査」にて支障物として選択された塊特徴があれば、その三次元位置データを支障物データとして設定する処理であり(ステップS7)、支障物検出データ設定部100により実施される。
As “processing for left and right images”, based on the results of “processing for left image” and “processing for right image”, setting of 3D position data of mass features, inspection of pantograph proximity, pantograph proximity as follows: This is performed by sequentially performing the degree inspection (steps S8 to S10).
“Set the 3D position data of the lump feature” is to set the left and right masked images as stereo measurement images, perform stereo measurement along the outline of the lump features extracted from the left image, This is a process for obtaining the average of the position data as the three-dimensional position of the mass feature (step S8), and is performed by the
“Pantograph proximity degree inspection” means comparing the three-dimensional position of the pantograph obtained from the pantograph detection result obtained in advance with the three-dimensional position of the detected mass feature, and setting the proximity distance as an obstacle in advance. This is a process of selecting a block feature having a height closest to the pantograph as an obstacle (step S9), and is executed by the pantograph
“Setting obstacle detection data” is a process of setting the three-dimensional position data as obstacle data if there is a block feature selected as an obstacle in the “pantograph proximity degree inspection” (step S7). ), The obstacle detection
上述したパンタグラフ部分削除処理(ステップS3)において、処理画像からパンタグラフ部分を削除するためにパンタグラフマスクが使用されている。
「パンタグラフマスク」とは、パンタグラフ部分が黒、その他の部分が白となる二値画像で構成する。
パンタグラフ部分削除処理においては、予め求めたパンタグラフ検出処理にて得られたパンタグラフ位置ヘパンタグラフマスクを座標変換し、パンダグラフマスクと処理画像を重ね合わせてパンタグラフマスクの黒部分(パンダクラフ部分)の画像データを処理画像からクリアすることで、処理画像からパンタグラフ部分を削除する。
パンタグラフマスクを作成する手順を図16のフローチャートに、そのパンタグラフ作成装置を図17に示す。
パンタグラフマスク作成装置は、基礎画像設定部140、二値画像作成部150、膨張処理部160、孤立部分削除部170、画像データ反転部180及びパンタグラフマスク設定部190よりなる。
In the pantograph part deletion process (step S3) described above, a pantograph mask is used to delete the pantograph part from the processed image.
The “pantograph mask” is composed of a binary image in which the pantograph part is black and the other part is white.
In the pantograph part deletion process, coordinate conversion is performed on the pantograph mask obtained in the pantograph detection process obtained in advance, and the image data of the black part of the pantograph mask (panda cuff part) is overlapped with the panda graph mask and the processed image. Is deleted from the processed image to delete the pantograph portion from the processed image.
The procedure for creating a pantograph mask is shown in the flowchart of FIG. 16, and the pantograph creation device is shown in FIG.
The pantograph mask creating apparatus includes a basic
パンタグラフマスク作成は、図16に示すように、基準画像の設定、二値画像の作成、膨張処理、孤立部分の削除、画像データの反転、パンタグラフマスクの設定の処理を順に実行することにより行う(ステップS21〜ステップS26)。
「基準画像の設定」とは、図11に示すように、パンタグラフ検出処理のパンタグラフモデルに使用した画像データを基準画像として設定する処理であり(ステップS21)、基礎画像設定部140により実施される。
「二値画像の作成」とは、図12に示すように、基準画像に対して、予め設定しておいた画像の濃淡閾値を元に背景部分を黒、そうでない部分を白とする二値画像を作成する処理であり(ステップS22)、二値画像作成部150により実施される。
「膨張処理」とは、図13に示すように、二値画像に対して白部分の膨張処理を行い、現在白となっているパンタグラフ部分の幅を広げる処理であり(ステップS23)、膨張処理部160により実施される。
「孤立部分の削除」とは、図14に示すように、二値画像に対して白部分に囲まれた黒部分の画像データを白に変更する処理であり(ステップS24)、孤立部分削除部170により実施される。
As shown in FIG. 16, pantograph mask creation is performed by sequentially executing reference image setting, binary image creation, dilation processing, isolated portion deletion, image data inversion, and pantograph mask setting processing (see FIG. 16). Step S21 to Step S26).
“Setting the reference image” is a process of setting the image data used in the pantograph model of the pantograph detection process as a reference image as shown in FIG. 11 (step S21), and is performed by the basic
As shown in FIG. 12, “creating a binary image” means a binary image in which a background portion is black and a portion other than white is set based on a predetermined image density threshold with respect to a reference image. This is an image creation process (step S22), and is performed by the binary
As shown in FIG. 13, the “expansion process” is a process of expanding the white portion of the binary image and expanding the width of the pantograph portion that is currently white (step S23). Implemented by
As shown in FIG. 14, “deletion of isolated part” is a process of changing the image data of the black part surrounded by the white part to white with respect to the binary image (step S24). 170.
「画像データの反転」とは、図15に示すように、二値画像に対して白黒反転を行いパンタグラフ部分を黒、その他の部分を白にする処理であり(ステップS25)、画像データ反転部180により実施される。
「パンタグラフマスクの設定」とは、二値化反転した二値画像をパンタグラフマスクとして設定する処理であり(ステップS26)、パンタグラフマスク設定部190により実施される。
このように説明したように、本実施例の効果としては、接触センサ方式に比べて、非接触での測定ができるため支障物とセンサとの衝突が無く、高速走行に対応できる。
また、レーザセンサ方式に比べて、機械的な操作部分が無く高速走行に対応でき、CCDカメラといった受動センサで構成されるため、人の立ち入る場所でも安全上の問題がない。
このように通常の運転速度で支障物の検知ができるため、車輌の動的な挙動での支障物を検知でき、さらに、支障物発生時の画像も同時に記録することから、支障物発生時には画像から目視により、その時の状態や原因を推測することができる。
“Reversal of image data” is a process of performing black and white reversal on a binary image so that the pantograph portion is black and the other portions are white as shown in FIG. 15 (step S25). 180.
“Pantograph mask setting” is a process of setting a binary image that has been binarized and inverted as a pantograph mask (step S26), and is executed by the pantograph
As described above, as an effect of the present embodiment, compared to the contact sensor method, non-contact measurement can be performed, so that there is no collision between the obstacle and the sensor, and it is possible to cope with high speed traveling.
Further, compared with the laser sensor system, there is no mechanical operation part and it can cope with high-speed running, and since it is composed of a passive sensor such as a CCD camera, there is no safety problem even in places where people enter.
Since obstacles can be detected at normal driving speed in this way, obstacles due to the dynamic behavior of the vehicle can be detected, and images at the time of obstacles are recorded at the same time. The state and cause at that time can be estimated by visual inspection.
(左右画像から塊特徴を抽出し塊三次元位置を計算する方法)
本実施例は、実施例1の改良例である。
即ち、図19に示すように、ステレオ計測部80に代えて三角測量計算部110を設け、図18に示すように、「右画像に対する処理」においても塊抽出を行い(ステップS7)、左右画像からそれぞれ左塊特徴、右塊特徴を抽出するものである。それ以外の構成は、実施例1と同様であり、同様な作用効果を奏するので、説明を省略する。
本実施例においては、「塊特徴の三次元位置データ設定」は、実施例1のステレオ計測部80が左塊特徴の輪郭線に沿ってステレオ計測を行って塊特徴の三次元位置を設定する代わりに、三角測量計算部110が左右塊特徴の重心位置から三角測量法によって塊特徴の三次元位置を計算し設定することにより処理される(ステップS8)。
本実施例の効果としては、実施例1の効果に加え、塊特徴の三次元位置データの設定に関して処理時間のかかるステレオ計測の代わりに左右塊同士の重心位置を用いた三角測量法による計算を行うため計算量が小さく済み、支障物検出処理の処理時間が短縮できる。
(Method to extract chunk features from left and right images and calculate chunk 3D position)
This embodiment is an improved example of the first embodiment.
That is, as shown in FIG. 19, a
In the present embodiment, the “three-dimensional position data setting of the lump feature” is performed by the
As an effect of the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, the calculation by the triangulation method using the center of gravity positions of the left and right blocks instead of the stereo measurement which takes a processing time for the setting of the three-dimensional position data of the block feature is performed. This reduces the amount of calculation and reduces the processing time for obstacle detection processing.
(トロリ線削除部分の復旧を加えた支障物検出)
本実施例は、実施例1の改良例である。
即ち、図23に示すように、画像処理部3にトロリ線削除部復旧処理部120を追加し、図22に示すように、左画像処理におけるマスク画像の作成(ステップS5)の後に、トロリ線削除部分の復旧処理(ステップS11)を加えたものである。それ以外の構成は、実施例1と同様であり、同様な作用効果を奏するので、説明を省略する。
実施例1においては、左画像についてのマスク画像からトロリ線部分を削除した場合、図20に示すように、トロリ線を跨ぐように存在する物体を画像上で分断してしまい、入力画像に映っている実際の物体とは異なる形状の塊特徴を抽出する場合がある。
そこで、本実施例では、トロリ線部分削除処理による分断を抑えるため、マスク画像に対してトロリ線削除部分の復旧処理を行う。
この「トロリ線削除部分の復旧処理」とは、図21に示すようにトロリ線削除部分の境界線を調べ、隣り合う白部分があれば、白部分に挟まれた黒の部分の画像データを白へ変更することにより行う(ステップS11)。
(Detection of obstacles with recovery of trolley wire deleted part)
This embodiment is an improved example of the first embodiment.
That is, as shown in FIG. 23, a trolley line deletion unit
In the first embodiment, when the trolley line portion is deleted from the mask image for the left image, as shown in FIG. 20, an object that exists across the trolley line is divided on the image and appears in the input image. In some cases, a mass feature having a shape different from that of the actual object is extracted.
Therefore, in this embodiment, in order to suppress the division by the trolley line part deletion process, the restoration process of the trolley line deletion part is performed on the mask image.
This “trolley line deleted portion restoration process” refers to checking the boundary line of the trolley line deleted portion as shown in FIG. 21, and if there is an adjacent white portion, the image data of the black portion sandwiched between the white portions is obtained. This is done by changing to white (step S11).
具体的には、図28に示すように、マスク画像においてトロリ線を跨ぐように存在する物体は(白で示される)は、トロリ線削除により、一定幅の部分(黒で示される)で二つに分断される。分断された部分は、白黒の二つの境界線A,Bとなり、境界線Aの上端P1から水平に設定幅だけ画素を探索して、境界線Bを発見すると、境界線Aの上端P1、下端P2と、境界線Bの上端P4、下端P3の四点で囲まれる平行四辺形を黒から白に変換する。ここで、設定幅とは、トロリ線の幅より多少太い程度とする。
本実施例の効果としては、実施例1の効果に加え、トロリ線部分の削除によって処理画像に映っている物体が分断されても、その分断部分を復旧し実際の物体形状から塊特徴を作るため、分断による支障物検出間違いを防ぐことができる。
Specifically, as shown in FIG. 28, an object that exists across the trolley line in the mask image (shown in white) is replaced with a fixed width part (shown in black) by removing the trolley line. Divided into two. The divided portion becomes two black and white boundary lines A and B. When a pixel is searched horizontally by the set width from the upper end P 1 of the boundary line A and the boundary line B is found, the upper end P 1 of the boundary line A is detected. The parallelogram surrounded by the four points of the lower end P 2 and the upper end P 4 and the lower end P 3 of the boundary line B is converted from black to white. Here, the set width is set to be somewhat thicker than the width of the trolley line.
As an effect of the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, even if an object shown in the processed image is divided by deleting the trolley line portion, the divided portion is restored and a mass feature is created from the actual object shape. Therefore, it is possible to prevent an obstacle detection error due to division.
(トロリ線削除部分の復旧を加えた左右塊による支障物検出)
本実施例は、実施例2の改良例である。
即ち、本実施例では、図25に示すように、画像処理部3にトロリ線削除部復旧処理部120を追加し、図24に示すように、マスク画像の作成(ステップS5)の後に、実施例3と同様なトロリ線削除部分の復旧処理(ステップS11)を加えたものである。それ以外の構成は、実施例2と同様であり、同様な作用効果を奏するので、説明を省略する。
本実施例の効果としては、実施例2の効果に加え、トロリ線部分の削除によって処理画像に映っている物体が分断されても、その分断部分を復旧し実際の物体形状から塊特徴を作るため、分断による支障物検出間違いを防ぐことができる。
(Obstacle detection by left and right block with recovery of trolley wire deleted part)
This embodiment is an improved example of the second embodiment.
That is, in the present embodiment, as shown in FIG. 25, a trolley line deletion unit
As an effect of the present embodiment, in addition to the effect of the second embodiment, even if an object shown in the processed image is divided by deleting the trolley line portion, the divided portion is restored and a mass feature is created from the actual object shape. Therefore, it is possible to prevent an obstacle detection error due to division.
(対象物体の検査を加えた支障物検出)
本実施例は、実施例4の改良例である。
即ち、図27に示すように、画像処理部3に対象物体検査処理部130を追加し、図26に示すように、パンタグラフ近接度合いの検査(ステップS9)の後に、対象物体検査(ステップS12)を加えたものである。それ以外の構成は、実施例4と同様であり、同様な作用効果を奏するので、説明を省略する。
実施例4においては、パンタグラフ周辺部から近接する物体を検出し、それを支障物とした場合、トロリ線を引っ張る「曲引金具」やそれを支える既存の構造物もまとめて検出することになる。
これは、パンタグラフに近接するもの全てを検出し、チェックする用途としては有効である。
(Detection of obstacles with inspection of target objects)
The present embodiment is an improved example of the fourth embodiment.
That is, as shown in FIG. 27, the target object
In the fourth embodiment, when a nearby object is detected from the periphery of the pantograph and used as an obstacle, the “curved metal fitting” that pulls the trolley wire and the existing structure that supports it are also detected together. .
This is effective for detecting and checking everything close to the pantograph.
しかしながら、既存の構造物を支障物として検出したくない場合はそれらを検出しないよう、本実施例では、以下の項目について検査を行う。全ての項目について該当するものは既存の構造物として排除される。
・トロリ線との接触の有無(主に曲引金具対策)
・ステレオ対応点と左右塊重心位置の一致度合い
・左右塊特徴の形状類似度
・左右塊特徴の絵柄類似度
具体的には、本実施例では、対象物体検査処理部130により対象物体検査を処理することとした(ステップS12)。
ここで、「対象物体検査」とは、具体的には、トロリ線接触検査、ステレオ対応点と左右塊重心位置の一致検査、左右塊特徴の形状類似度検査、左右塊特徴の絵柄類似度検査を順に実施することにより行う。
「トロリ線接触検査」とは、トロリ線削除部分の境界と塊特徴の輪郭線が接触するかどうかを検査する処理である。
「ステレオ対応点と左右塊重心位置の一致検査」とは、左塊特徴の重心を計測点としてステレオ計測を行い、その時の右画像上の対応点位置と右塊特徴の重心位置との距離が予め設定しておいた距離より小さければ一致すると判断する処理を言う。
However, in the present embodiment, the following items are inspected so that existing structures are not detected as obstacles so that they are not detected. All applicable items are excluded as existing structures.
-Contact with trolley wire (mainly measures for bent metal fittings)
The degree of coincidence between the stereo corresponding point and the left and right block center of gravity position. The shape similarity of the left and right block feature. The pattern similarity of the left and right block feature. Specifically, in this embodiment, the target object
Here, the “target object inspection” specifically refers to a trolley line contact inspection, a stereo matching point and a left / right lump center-of-gravity position check, a right / left lump feature shape similarity check, and a left / right lump feature pattern similarity check. Are performed in order.
The “trolley line contact inspection” is a process for inspecting whether the boundary of the trolley line deleted portion and the outline of the lump feature are in contact with each other.
“Stereo correspondence point and left and right lump center of gravity coincidence inspection” is a stereo measurement using the center of gravity of the left lump feature as the measurement point, and the distance between the corresponding point position on the right image and the center of gravity of the right lump feature is This is a process for judging that they match if the distance is smaller than a preset distance.
「左右塊特徴の形状類似度検査」とは、検査対象画像としてマスク画像(二値画像)を設定し、左塊特徴部分の画像を右画像へ変換しながら、右塊特徴部分のマスク画像との絶対値差分を行い、差分値が予め設定しておいた値より小さい場合は左右形状が類似していると判断する処理を言う。
「左右塊特徴の絵柄類似度検査」とは、検査対象画像としてマスク処理画像(濃淡画像)を設定し、左特徴部分の画像を右画像へ変換し、変換画像データと右塊特徴部分の画像データとの正規化相関を行い、相関値が予め設定した値より大きい場合は左右絵柄が類似していると判断する処理を言う。
本実施例の効果としては、実施例4の装置の効果に加え、既存の構造物を支障物として検出したくない場合はそれらを検出しないように排除するので、既存の構造部以外の物体がパンタグラフに近接している場合のみ、それを支障物として検出することができる。
“Shape similarity inspection of left and right block features” is a method of setting a mask image (binary image) as an inspection target image and converting the image of the left block feature portion into a right image, The absolute value difference is calculated, and when the difference value is smaller than a preset value, the right and left shapes are judged to be similar.
“Pattern similarity inspection of left and right block features” is to set a mask processing image (grayscale image) as the inspection target image, convert the left feature portion image to the right image, and convert the image data and the right chunk feature portion image. The normalization correlation with data is performed, and when the correlation value is larger than a preset value, the left and right pictures are judged to be similar.
As an effect of the present embodiment, in addition to the effect of the apparatus of the fourth embodiment, when it is not desired to detect existing structures as obstacles, they are excluded so as not to be detected. Only when it is close to the pantograph, it can be detected as an obstacle.
本発明は、画像処理によるパンタグラフの監視に利用でき、特にパンタグラフ周辺の支障物を検出する装置乃至方法として利用できる。 The present invention can be used for monitoring a pantograph by image processing, and in particular, can be used as an apparatus or method for detecting obstacles around the pantograph.
1,2 CCDカメラ
3 画像処理部
4 記録部
5 パンタグラフ
6 トロリー線
7 障害物
9 メモリ
10 画像設定部
20 検査対象範囲外削除部
30 パンタグラフ部分削除部
40 トロリ線部分削除部
50 マスク画像作成部
60 マスク処理画像作成部
70 塊抽出部
80 ステレオ計測部
90 パンタグラフ近接検査部
100 支障物検出データ設定部
110 三角測量計算部
120 トロリ線削除部復旧処理部
130 対象物体検査処理部
140 基礎画像設定部
150 二値画像作成部
160 膨張処理部
170 孤立部分削除部
180 画像データ反転部
190 パンタグラフマスク設定部
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