JP2012008645A - ケーブル弛み検知装置、ケーブル弛み検知方法およびケーブル弛み検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出する。
【解決手段】ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶手段１１０に記憶する画像入力手段１００と、複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成手段１２０と、生成した時空間画像におけるケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段１３０と、算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価手段１４０と、を有するケーブル弛み検出装置。
【選択図】図１

Description

本発明は、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知装置、ケーブル弛み検知方法およびケーブル弛み検知プログラムに関する。

電柱間に配線されたケーブル（電線）を保守する上で、ケーブルの弛みの検査は必要である。特に、風とケーブルの弛みとの相互作用による振動は、ケーブルの接合部への負担がかかるため、ケーブルの弛みの検査は定期的に行う必要がある。

ケーブルの垂れ具合の測定については、電柱間でケーブルが最も低い位置から地面までの距離を測定している。これには、特殊な計測器具を用いた測定、目視による測定、あるいは超音波装置による測定などが行われている。

一方、ケーブルの振動に関する測定については、定量的な解析が求められており、例えば、非特許文献１に記載された画像処理技術を用いて、ケーブルの振動に関する測定を行うことが研究されている。

ディジタル画像処理編集委員会 監修、"ディジタル画像処理"、財団法人画像情報教育振興協会、２００６年３月１日

しかしながら、画像処理技術を用いてケーブルの振動に関する測定を行う場合、特殊なカメラではない一般的なカメラでは、ケーブルの振動数がカメラによる画像のサンプリングレートを大きく上回ることがある。このため、撮影した画像は、鮮明でなく、ぼやけたものになってしまい、ケーブルの振動の特徴を適切に捉えることが難しいという問題がある。

また、従来では、画像処理技術によりケーブルの振動を解析する場合、対象となるケーブルにマーカを装着しているが、全てのケーブルにマーカを装着することは作業負荷が大きいという問題もある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出することにある。

本発明は、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知装置であって、前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶手段に記憶する画像入力手段と、前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成手段と、前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段と、前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価手段と、を有する。

また、本発明は、コンピュータが行う、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知方法であって、前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶部に記憶する画像入力ステップと、前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成ステップと、前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段と、前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価ステップと、を有する。

また、本発明は、前記ケーブル弛み検知方法をコンピュータに実行させるケーブル弛み検知プログラムである。

本発明によれば、画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出することができる。

本発明の実施形態に係るケーブル弛み検知装置のブロック図である。 時空間画像の生成処理を説明するための説明図である。 ケーブルの他に、物体が表示された時空間画像の一例を示す図である。 弛みの程度を表わす評価値と振幅との関係を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態に係るケーブル弛み検知装置の概略構成図である。本実施形態のケーブル弛み検知装置は、電柱間に配線されたケーブル（電線）をカメラにより定点観測した画像を画像処理することで、ケーブルの弛みを検知する。なお、ケーブルには、複数本のケーブルが束ねられている場合もある。

図示するケーブル弛み検知装置は、画像入力部１００と、データ蓄積部１１０と、時空間画像生成部１２０と、パラメータ算出部１３０と、評価部１４０と、表示部１５０とを有する。

画像入力部１００は、解析対象のケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、データ蓄積部１１０に記憶する。時空間画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に記憶された複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する。パラメータ算出部１３０は、生成した時空間画像におけるケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめて、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する。評価部１４０は、算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する。表示部１５０は、評価部１４０が評価した結果を出力装置に表示する。

上記説明した、ケーブル弛み検知装置は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、外部記憶装置と、入力装置と、出力装置と、これらの各装置を接続するバスと、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされたケーブル弛み検知装置用のプログラムを実行することにより、ケーブル弛み検知装置の各機能が実現される。なお、ケーブル弛み検知装置のデータ蓄積部１１０には、メモリまたは外部記憶装置が用いられる。なお、ケーブル弛み検知装置は、必要に応じて、他の装置と接続するための通信制御装置を備えることとしてもよい。

また、ケーブル弛み検知装置用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶すること、または、ネットワークを介して配信することも可能である。

次に、本実施形態のケーブル弛み検出方法について説明する。本実施形態では、ケーブルの弛みを検知するために、画像処理技術を用いてケーブルの振動を解析するものとする。

まず、画像入力部１００は、カメラ（ビデオカメラなど）が撮像したケーブルの画像を入力し、データ蓄積部１１０に格納する（ステップ１０）。入力される画像は、時系列に連続する複数の画像(画像フレーム)から構成される動画データである。カメラは、電柱間に配線されたケーブルが撮像可能な場所（例えば、ビルの屋上など）に設置され、所定の観測期間、解析対象のケーブルを撮影する。

そして、時空間画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に格納されたケーブルの画像（複数の画像フレーム）を読み出し、読み出した画像を画素毎に時間軸方向に積層することで時空間画像を生成する（ステップ２０）。

そして、パラメータ算出部１３０は、生成した時空間画像に定常波関数を当てはめ、当該定常波関数のパラメータを算出する（ステップ３０）。そして、評価部１４０は、算出したパラメータを用いて、ケーブルの弛みを評価するための評価値（指標値）を決定する（ステップ４０）。そして、表示部１５０は、評価部１４０が決定した評価値を表示する（ステップ５０）。

次に、ステップ２０の時空間画像生成部１２０が時空間画像を生成する処理について、説明する。

図２は、時空間画像の生成を説明するための説明図である。図２（ａ）は、ある時間区間内において、カメラでケーブルを撮影した、時系列に連続する画像（複数の画像フレーム）を模式的に示したものである。なお、図２（ａ）では、連続する画像の中から任意に抽出した一部の画像のみを表示している。

カメラの一般的なビデオレート（フレームレート、サンプリングレート）は、１秒間に３０枚程度である。一方、ケーブルは、風とケーブルの弛みとの相互作用により、１秒間に数十回以上振動することがあり、上記の一般的なビデオレートでは、ケーブルの全ての動き（振動）に追従することができない。そのため、カメラが撮像した画像では、図２（ａ）の２００に示すように、ケーブルの動きの残像が映り、ぶれる（ぼやける）場合がある。

本実施形態では、このようにケーブルがぼやけた画像であっても、一定時間、継続的に撮影したケーブルの画像を集約することで、画像上の見かけの変化に基づいたケーブルの振動に関する特徴を解析することができる。

ケーブルは様々な振動モードを示すが、これはケーブルの材質、太さ、束ねてある本数などにより左右される。本実施形態では、振動の特徴の中で、最も基本的な最大振幅を取得する方法について説明する。なお、環境外乱がない理想的な場合とする。

時空間画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に格納された複数の画像（画像フレーム）について、過去から現在にかけて、画像の輝度を画素毎に積算する。このとき、過去の画像から現在の画像にかけて、時間方向に重み付けを行う。重み付けは、過去から現在に向かって、例えば１次関数的に高くなるように設定する。本実施形態では、各画像の重み付けの総和が１となるように設定する。

画像の各画素の輝度をI(x,y,t)とし、重み付けをwとし、画像枚数を１０枚（すなわちTを１０）とした場合、時空間画像を以下の式で表わすことができる。

S(x,y,T)＝I(x,y,0)*w1＋I(x,y,-1)* w2＋I(x,y,-2)* w1＋.....+I(x,y,-9)* w10
なお、I（x,y,t）のx,yは画像の画素の位置を示し、tは時間を示すものである。したがって、I（x,y,t）は、画素（x,y）の時間tにおける輝度（濃淡値、画像強度）を表わすものである。上記式では、t=0を現在とし、過去に向かってt=-1、t=-2、・・・と表現している。

また、重み付けは、w1＋w2＋w3＋・・・＋w10＝１とする。そして、現在の画像（t=0）の重み付けw1を最大値とし、過去に向かって順次重み付けを小さくしていき、最も古い画像（t=-9）の重み付けw10が最小値となるように設定する。

また、時空間画像生成部１２０は、生成する時空間画像の輝度が８ビット階調になるように調整する。

これにより、図２（ｂ）に示すような時空間画像２１０を生成することができる。図示する時空間画像では、カメラが一定の時間内で撮像した画像において、ケーブルが映っているケーブル領域２１１が所定の色で表示されている。そして、ケーブル領域２１１の濃淡は、カメラが撮像した各画像における映し出されたケーブルの出現頻度によるものである。すなわち、ケーブル領域２１１において、中央部（ケーブルの振幅が０となる部分）が最も濃く表示され、中央部から離れるにしたがって淡く表示されている。

なお、時空間画像は、図２（ｃ）に示すように、２次元画像（x,y）と時間tに関して、３次元座標軸上に、画像を重ねて生成することとしてもよい。

次に、ステップ３０のパラメータ算出部１３０が、時空間画像に基づいてケーブルの振動を定量化するためのパラメータを算出する処理について説明する。

実環境においてカメラでケーブルを撮影する場合、ケーブル以外に、画像のノイズや背景で一時的に動くものなどが同時に撮影されてしまう。そのため、ケーブルが振動したケーブル領域のみを検出する必要がある。

図３（ａ）に示す時空間画像では、ケーブルが振動したケーブル領域３１０の他に、ケーブルの背景で動いた物体３２０が現れている。このような時空間画像から、目的関数を当てはめることでケーブル領域３１０を検出する。

なお、ケーブルは、滑らかな動きをしていると仮定する。目的関数については、様々なものが考えられるが、本実施形態では、扱いやすい定常波モデル（定常波関数）を用いることとする。また、ケーブルについては、両端が固定されている境界条件が与えられているものとする。

定常波（standing wave）は、波長、周期（振動または周波数）、振幅、速さが同じで、進行方向が互いに逆向きの２つの波が重なり合うことによってできる、波形が進行せずその場に止まって振動しているようにみえる波動のことである。

１つの定常波については正弦波関数とする。正弦波関数は以下の2次元SINの式で表わされ、各パラメータはステップ２０で生成した時空間画像上で定義される。

Aは振幅、wは角速度（角周波数）、kは波数、tは時間、Xは位置である。なお、k、Xは、2次元のパラメータ（ベクトル）であって、k（x,y）、X（x,y）で表現される。A、W、tは、スカラーである。

この中で、この2次元SINを時空間画像Sに当てはめて、３つのパラメータA、w、kを求める。A、w、kの算出には、最小二乗法を用いるものとする。すなわち、目的関数E＝Σ（S-2次元SIN）²を定義し、この目的関数Eを最小化するようにパラメータA、w、kを算出する。なお、Σは、時空間画像S内での各画素（x,y）の輝度の和を算出する。

そのときの必要条件は、目的関数Eについての３つのパラメータ毎の偏微分がゼロとなる場合である（∂E/∂A =0、∂E/∂w =0、∂E/∂k =0）。このパラメータの算出には、様々な数値解法があるが、ここでは共役勾配法（Conjugate Gradient Methods）を適用する。共役勾配法は、対称正定値行列を係数とする連立一次方程式を解くためのアルゴリズムである。共役勾配法は、反復法として利用され、複数の反復計算により、解（A、w、k）が収束する。

なお、実際のケーブルは複数の振動モードをもっていることがある。この場合には、目的関数E＝Σ（S-Σ2次元SIN）²を定義し、この目的関数Eを最小化するようにパラメータA、w、kを算出する。なお、上記目的関数Eの最初のΣは、2次元画像（x,y）の和と、時間（画像フレーム）tとの和を意味する。また、2番目のΣ（（S-Σ2次元SIN）²のΣ）は、複数の正弦波関数の和を意味する。

このように、パラメータ算出部１３０は、ステップ２０で生成した時空間画像に基づいて、ケーブル領域を抽出し、ケーブルの振幅を算出することができる。

なお、図３（ｂ）に示す３次元の時空間画像においても、正弦波関数を3次元に拡張することで、同様にケーブル領域３３０におけるケーブルの振幅Aを算出することができる。

次に、ステップ４０の評価部１４０が、ステップ３０で算出した正弦波関数（定常波関数）のパラメータに基づいて、ケーブルの弛みを評価する処理について説明する。本実施形態では、算出したパラメータの中の振幅Aを用いてケーブルの弛みを評価する。しかしながら、これに限定されず、他のパラメータを用いてケーブルの弛みを評価してもよく、また、これらのパラメータを組み合わせてケーブルの弛みを評価してもよい。

図４は、ケーブルの振幅Aと、弛みの程度を示す評価値（指標）との関係を示すグラフの一例である。弛みの程度を示す評価値については、あらかじめ振幅の大きさに応じて設定しておくものとする。図示する例では、例えば、０≦振幅A＜１０の場合は、評価値「１」と決定し、１０≦A＜ｎの場合は、評価値「２」と決定する。また、評価部１４０は、振幅Aが所定の閾値を超えた場合、または、所定の評価値以上の場合に、ケーブルの交換などの保守作業が必要であると判定し、評価値とともに警告情報（アラーム）を評価結果として出力することとしもよい。

そして、表示部１５０は、評価部１４０が評価した評価結果（評価値、警告情報など）をディスプレイなどの出力装置に表示する。

以上説明した本実施形態では、一般的な性能のビデオカメラで撮像し、ケーブルの振動に追従できずにぼやけたケーブルの画像であっても、一定時間、撮影したケーブルの画像を集約することで、画像上の見かけの変化に基づいたケーブルの振動に関する特徴を定量的に解析することができる。すなわち、画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出することができる。

また、本実施形態では、時空間画像を定常波モデルに当てはめることにより、ケーブル以外の物体が時空間画像に現れている場合であっても、ケーブル領域を適切に抽出することができる。

また、本実施形態では、複数の振動モードを有するケーブルの場合には、複数の定常波関数を当てはめることで、適切なパラメータA、w、kを算出することができる。

なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、環境外乱やノイズによる影響を緩和するとともに、ケーブルの振動自体への信頼性について考慮する必要がある。すなわち、ケーブルは、風の影響により、一定の振動を繰り返しているが、突風などの擾乱が不規則に発生する場合がある。このような不規則に発生する突風などの擾乱による影響を、統計モデルを用いて排除し、定常波の中で安定的な振動成分を検出することとしてもよい。

これには、上記実施形態では、ステップ２０で時空間画像を生成する際に、時間方向についての重み付けを行ったが、さらに空間内についても重み付けを行うことで対応できる。具体的には、2枚の連続する画像（画像フレーム）について、双方の画像の同じ位置の画素の輝度について、一定時間内における生起頻度（ヒストグラム）を考慮する。つまり、一定以上の頻度をもった画素のみを用いて時空間画像を生成するものとする。ここで、一定時間内の画像中の全ての画素についての頻度分布を求め、それを一つの集合と見なす。ガウス分布モデルを考えると、分散がｎσ未満のデータ（バラつきが少ないデータ）を有効とし、分散がｎσ以上のデータ（バラつきが大きいデータ）を無効とする。なお、ｎは所定の実数倍である。そして、有効としたデータのみを用いて時空間画像を生成する。すなわち、一定時間内で連続する画像間での各画素の輝度の生起頻度を算出し、算出した生起頻度を用いて有効な画素を特定し、特定した有効な画素の輝度のみを用いて時空間画像を生成する。

１００ 画像入力部
１１０ データ蓄積部
１２０ 時空間画像生成部
１３０ パラメータ算出部
１４０ 評価部
１５０ 表示部

Claims (9)

1. ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知装置であって、
   前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶手段に記憶する画像入力手段と、
   前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成手段と、
   前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段と、
   前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価手段と、を有すること
   を特徴とするケーブル弛み検知装置。
2. 請求項１記載のケーブル弛み検知装置であって、
   前記定常波関数のパラメータには、振幅が含まれること
   を特徴とするケーブル弛み検知装置。
3. 請求項１または請求項２記載のケーブル弛み検知装置であって、
   前記算出手段は、前記時空間画像のケーブル領域を複数の定常波関数に当てはめ、当該複数の定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出すること
   を特徴とするケーブル弛み検知装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のケーブル弛み検知装置であって、
   前記時空間画像生成手段は、一定時間内で連続する画像間での各画素の輝度の生起頻度を算出し、算出した生起頻度を用いて有効な画素を特定し、特定した有効な画素の輝度のみを用いて時空間画像を生成すること
   を特徴とするケーブル弛み検知装置。
5. コンピュータが行う、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知方法であって、
   前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶部に記憶する画像入力ステップと、
   前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成ステップと、
   前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段と、
   前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価ステップと、を有すること
   を特徴とするケーブル弛み検知方法。
6. 請求項５記載のケーブル弛み検知方法であって、
   前記定常波関数のパラメータには、振幅が含まれること
   を特徴とするケーブル弛み検知方法。
7. 請求項５または請求項６記載のケーブル弛み検知方法であって、
   前記算出ステップは、前記時空間画像のケーブル領域を複数の定常波関数に当てはめ、当該複数の定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出すること
   を特徴とするケーブル弛み検知方法。
8. 請求項６から請求項７のいずれか１項に記載のケーブル弛み検知方法であって、
   前記時空間画像生成ステップは、一定時間内で連続する画像間での各画素の輝度の生起頻度を算出し、算出した生起頻度を用いて有効な画素を特定し、特定した有効な画素の輝度のみを用いて時空間画像を生成すること
   を特徴とするケーブル弛み検知方法。
9. 請求項５から請求項８のいずれか１項に記載のケーブル弛み検知方法をコンピュータに実行させるケーブル弛み検知プログラム。