JP2018048841A - 劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡便に油類の劣化度合いを把握することを可能とする劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の劣化情報取得装置は、画像取得部と、異物検出部と、混入度合い判定部と、を持つ。画像取得部は、油類を撮像した画像データを撮像部から取得する。異物検出部は、前記画像取得部が取得した前記画像データにおいて、前記油類よりも輝度が相対的に低い画素に対してラベリング処理を行うことによって、前記油類に混入している異物の画像である異物画像を検出する。混入度合い判定部は、前記異物検出部によって検出された異物画像に基づいて、前記油類に対して前記異物の混入が及ぼす影響の度合いを示す混入度合いを判定する。【選択図】図５

Description

本発明の実施形態は、劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラムに関する。

従来、油圧エレベータなどで使用される潤滑油等の油が劣化すると油の色が変化することが知られている。そして油の劣化を判断する方法として、検査員の目視検査により油の劣化を判断する方法が広く利用されている。目視検査によって油の劣化を判断する場合の判断の精度は、検査員の経験に寄るところが大きく、熟練した技術によって担保される。このような目視検査をサポートする技術が開発されている。多方向からの観察が可能なカメラを用いて目視検査をサポートする技術、分光器や色差計を用いて目視検査をサポートする技術、画像解析装置を用いて目視検査をサポートする技術などがある。例えば、分光器や色差計を用いる技術は、検査員が経験等に基づいた判断を行う際に参考にする情報を提供するものである。そして、従来の技術では、検査員が簡便に油の劣化度合いを把握することができないという問題があった。

特開２０１２−１３７３３６号公報

本発明が解決しようとする課題は、簡便に油類の劣化の度合いを把握することを可能とする劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラムを提供することである。

実施形態の劣化情報取得装置は、画像取得部と、異物検出部と、混入度合い判定部と、を持つ。画像取得部は、油類を撮像した画像データを撮像部から取得する。異物検出部は、前記画像取得部が取得した前記画像データにおいて、前記油類よりも輝度が相対的に低い画素に対してラベリング処理を行うことによって、前記油類に混入している異物の画像である異物画像を検出する。混入度合い判定部は、前記異物検出部によって検出された異物画像に基づいて、前記油類に対して前記異物の混入が及ぼす影響の度合いを示す混入度合いを判定する。

本実施形態における劣化情報取得装置を備える劣化情報取得システムの構成例を示す図。 本実施形態の計数板６の一例を示す図。 解析対象のサンプルＳ−０、Ｓ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２となる油６１をそれぞれ計数板６に入れて可視光により撮影した画像例を示す図。 サンプルＳ−０、Ｓ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２の波長４００ｎｍ〜９００ｎｍにおけるスペクトル強度を示すグラフ。 第１の実施形態の劣化情報取得装置７の構成例を示す図。 異物候補画素の具体例を示す図である。 異物画像の具体例を示す図である。 各異物画像の最大長の具体例を示す図である。 第１の劣化指標及び第２の劣化指標となる画像データの画像例及び第１の劣化情報及び第２の劣化情報の具体例を示す図。 第１の実施形態の劣化情報取得装置７の動作を説明するフロー図。

以下、実施形態の劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラムを、図面を参照して説明する。

（概略）
まず、本実施形態における劣化情報取得システムの概略について説明する。
図１は、本実施形態における劣化情報取得装置を備える劣化情報取得システムの構成例を示す図である。図１に示すように、劣化情報取得システム１は、遮光壁２と、撮像部３と、光学系４と、光源５と、計数板６と、劣化情報取得装置７と、入力部８と、表示部９とを備える。

遮光壁２は、撮像部３、光学系４、光源５及び計数板６を収容する。遮光壁２は、例えば上面、側面、底面を有する箱状のものである。遮光壁２は、撮像部３が撮影する計数板６に光源５からの光以外の光（外光等）が当たらないよう遮光する機能を有する。遮光壁２は、例えば、内壁面に、撮像時にフレアや迷光等の影響を抑制するため反射防止膜がコーティングされている。

撮像部３は、可視光の波長帯域に感度を有する画素と、複数の特定の波長帯域に感度を有する画素が配列された撮像素子を備える。撮像部３が備える撮像素子は、被写体からの光を光電変換する画素が配列された構成であり、単板でも多板でもよい。特定の波長は、作動油等の油の劣化を特定するために有効な複数の波長帯域である。特定の波長は、例えば、４１５ｎｍにピークを有し帯域幅（例えば、ピークの半分の値となるところの幅）は数ｎｍとなる第１の波長帯域と、４２５ｎｍにピークを有し帯域幅は数ｎｍとなる第２の波長帯域と、４４５ｎｍにピークを有し帯域幅は数ｎｍ〜十数ｎｍとなる第３の波長帯域と、８００ｎｍ〜９００ｎｍの間の任意の波長にピークを有し帯域幅は数ｎｍ〜数十ｎｍとなる第４の波長帯域とを含む。特定の波長帯域に感度を有する画素は、例えば、第１の波長帯域〜第４の波長帯域の光をそれぞれ透過する４種類のカラーフィルタをモザイク状に画素の上に配置することで実現できる。

光学系４は、計数板６に焦点を合わせるためのレンズを含む。なお、撮影対象を高倍率で撮影する場合には光学系４は、顕微鏡で構成してもよい。光源５は、例えば白色光を撮影対象となる計数板６に照射する照明装置である。光源５は、可視光と４００ｎｍ〜９００ｎｍまでの各波長の光を均一な強さで発光できるものが理想である。なお、本実施形態の撮像部３にカラーフィルタを配置する構成としたが、この構成に限られるものではない。撮像部３にカラーフィルタを配置せずに、光源５から第１の波長帯域〜第４の波長帯域の光を面順次で発光し、撮像部３で４枚の画像データを撮像する構成であってもよい。

計数板６は、例えば材質が透明なガラス、形状は板状で評価対象となる油６１を注入する収容部（チャンバー）６２を有する。計数板６は、本来、水中の微生物の数等を計上するためのものであってもよい。本実施形態では、計数板６が液体を収容する収容部６２を有する点で、液体である油６１を撮影するのに適していると考え、利用している。

図２は、本実施形態の計数板６の一例を示す図である。図２に示すように、計数板６は、油６１を収容する収容部６２と、油６１を注入する注入口６３と、油６１を排出する排出口６４とを有する。図１に示す計数板６の断面は、図２に示す点線６５で示している。図２に示すように、計数板６は、収容部６２、注入口６３及び排出口６４を２つ並べた構成であり、２種類の油６１を比較して撮影したり、片方の収容部６２を空にすることでノイズ処理に用いる画像データの撮影に用いたりすることができる。

本実施形態では、油６１を入れた計数板６が撮像部３の撮影対象となる。なお、図１には示していないが、撮像部３は、油６１を入れた計数板６を撮影して得た画像データ（以下「油画像データ」という。）を記録する記録部を備える。

劣化情報取得装置７は、撮像部３と接続されており、撮像部３に記録されている油画像データを取得する機能を有するコンピューターである。劣化情報取得装置７は、その油画像データに基づいて、油６１の劣化の度合いに関する情報である劣化情報を取得する機能を有する。また、劣化情報取得装置７は、油６１を識別する情報に関連付けて油６１の劣化情報を格納する劣化情報格納部７０１を備える。

入力部８は、劣化情報取得装置７に対して、油の劣化を検査する検査員等の利用者が入力を行うための装置であり、例えば、キーボードやマウスである。表示部９は、劣化情報取得装置７が出力する画面情報を表示する液晶ディスプレイ等の表示装置である。なお、劣化情報取得装置７と、入力部８と、表示部９とを別々の装置としたが、劣化情報取得装置７と、入力部８と、表示部９とを一体の装置で構成してもよい。例えば、撮像部３と接続可能であり、かつ、タッチパネルを備えた携帯端末を用いることで、劣化情報取得装置７と、入力部８と、表示部９とを一体の装置で構成することができる。

次に、劣化情報取得システム１の動作について説明する。
まず、利用者は、例えば、変圧器や油圧エレベータなどで使用される作動油（潤滑油）である油６１を計数板６にサンプリングして、遮光壁２内の所定の箇所に設置する。利用者は、撮像部３を用いて設置した計数板６を撮影する。これにより、撮像部３は、設置された計数板６を撮影した油画像データを記録する。

次に、劣化情報取得装置７は、例えば、利用者が入力部８を操作することで入力された指示に応じて、撮像部３から油画像データを取得する。劣化情報取得装置７は、取得した油画像データに基づいて、油６１の劣化度合いに関する情報である劣化情報を取得する。

劣化情報取得装置７は、第１の波長領域及び第２の波長領域に基づいて、第１の劣化指標を算出する。劣化情報取得装置７は、算出した第１の劣化指標に基づいて第１の劣化情報を取得する。劣化情報取得装置７は、第１の劣化情報に基づいて、第２の劣化指標を算出するか否かを判断する。

第２の劣化指標を算出すると判断した場合には、劣化情報取得装置７は、第３の波長領域及び第４の波長領域に基づいて、第２の劣化指標を算出する。劣化情報取得装置７は、算出した第２の劣化指標に基づいて第２の劣化情報を取得する。第１の劣化指標及び第２の劣化指標は、画像データとして表示することができるものであり、その詳細は後述する。劣化情報取得装置７は、取得した第１の劣化情報及び第２の劣化情報を劣化情報格納部７０１に蓄積する。

ここで、劣化情報取得装置７で用いる第１の波長領域、第２の波長領域、第３の波長領域及び第４の波長領域を特定する手法について、具体的な油６１のサンプルを示して説明する。油６１のサンプルとして、新油の状態である油６１のサンプルＳ−０と、高温で８時間、２４時間、９６時間、１９２時間の加速劣化させた後の状態である油６１のサンプルＳ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２とを用いる。図３は、解析対象のサンプルＳ−０、Ｓ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２となる油６１をそれぞれ計数板６に入れて可視光により撮影した画像例を示す図である。

図３において、画像４０１は、新油であるサンプルＳ−０を撮影した画像である。画像４０２は、８時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−８を撮影した画像である。画像４０３は、２４時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−２４を撮影した画像である。画像４０４は、９６時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−９６を撮影した画像である。画像４０５は、１９２時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−１９２を撮影した画像である。枠４０６は、劣化情報を求める処理の対象となる対象領域を示す。

図３を参照すると以下のことが分かる。サンプルＳ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６の画像４０２、４０３、４０４は、サンプルＳ−０の画像４０１と比べて、色（濃度）がほとんど変化していない。よって、油の劣化が進んでいるのか否かは、画像４０２、４０３、４０４からは判別することができない。また、サンプルＳ−１９２の画像４０５は、サンプルＳ−０の画像４０１と比べて色が濃くなり油の劣化が進んでいることが分かる。

次に、図３に示したサンプルＳ−０、Ｓ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２のスペクトルデータに基づいて、第１の波長領域、第２の波長領域、第３の波長領域及び第４の波長領域を特定する。以下の説明において、各サンプルで加速劣化を行った時間を、劣化時間と称する。

図４は、サンプルＳ−０、Ｓ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２の波長４００ｎｍ〜９００ｎｍにおけるスペクトル強度を示すグラフである。図４において、サンプルＳ−０のスペクトル強度は、点線５０１に示す４１５ｎｍから下降を初め、点線５０２に示す４２５ｎｍ付近に凹状のピーク値を有することが分かる。このような凹状のピークは、サンプルＳ−０にのみ有する特徴であり、他のサンプルＳ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２は凹状のピークを有していない。よって、油６１における初期の劣化を判断する目的で、第１の波長領域として４１５ｎｍを含む帯域を、第２の波長領域として４２５ｎｍを含む帯域を特定することができる。

なお、サンプルＳ−０の凹状のピークは、油６１に酸化防止等のために添加される添加剤の影響と推定される。すなわち、油６１の添加剤が、早い段階で劣化してしまうことで、サンプルＳ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２のスペクトル強度は、凹状のピークを有さないと考えられる。

図４において、サンプルＳ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２のスペクトル強度は、点線５０３に示す４４５ｎｍの付近で劣化時間に応じて大きさが異なる。また、サンプルＳ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２のスペクトル強度は、点線５０４に示す８００ｎｍ以降、９００ｎｍまで横ばいで推移し、ほとんど変化しない。よって、油６１の劣化時間の経過に応じた劣化を判断する目的で、第３の波長領域として４４５ｎｍを含む帯域を、第４の波長領域として８００ｎｍ〜９００ｎｍの間の帯域を特定することができる。また、油６１の劣化時間の経過に応じた劣化を判断する目的で、第３の波長領域として４５０ｎｍを含む帯域を、第４の波長領域として７００ｎｍの帯域を特定してもよい。

なお、第１の波長領域〜第４の波長領域を特定する方法は、上記の方法に限られるものではない。第１の波長領域及び第２の波長領域は、サンプルＳ−０に現れている凹状のピークが消滅したか否かを判断可能な波長領域を特定する手法であればよい。第３の波長領域は、劣化時間に応じて（可能であれば比例して）スペクトル強度が変化する波長領域を特定する手法であればよい。第４の波長領域は、劣化時間に応じてスペクトル強度が変化しない波長領域を特定する手法であればよい。

劣化情報取得装置７は、撮像部３に記録されている油画像データを取得する構成としたが、この限りではない。劣化情報取得装置７が、撮像部３へ撮影を指示して、その指示に応じて撮像部３が油画像データを劣化情報取得装置７へ出力する構成としてもよい。

次に、本実施形態における劣化情報取得装置７の構成例について説明する。
図５は、本実施形態の劣化情報取得装置７の構成例を示す図である。図５に示すとおり、劣化情報取得装置７は、劣化情報格納部７０１と、画像取得部７０２と、前処理部７０３と、第１波長強調部（第１指標取得部）７０４と、異物検出部７０５と、混入度合い判定部７０６と、第１劣化情報取得部７０７と、第２波長強調部（第２指標取得部）７０８と、第２劣化情報取得部７０９と、データ管理部７１０とを備える。なお、劣化情報格納部７０１は、図１において説明したので説明を省略する。

図５において、画像取得部７０２は、撮像部３に記録された油画像データを取得する。前処理部７０３は、入力部８からの入力に応じて、油画像データ内の劣化情報を求める処理の対象となる対象領域を選択する。対象領域とは、例えば、図３の符号４０６で示す四角の枠で囲まれた領域であり、光源５からの透過光にムラがある領域等を避けて選択される。前処理部７０３は、油画像データからノイズ成分を差し引く処理を行う。このノイズ成分は、予め油６１を注入していない空の計数板６を撮影した画像データに基づいて前処理部７０３が推定したものである。

第１波長強調部７０４は、第１の波長帯域に感度を有する画素のデータを画素データＡとし、第２の波長帯域に感度を有する画素のデータを画素データＢとする。第１波長強調部７０４は、画素データＡ及び画素データＢに基づいて、下記の（式１）を用いて波長による信号強度の違いを強調した画像データを第１の劣化指標として生成する。
劣化指標＝（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）×ｋ … （式１）
ただし、ｋは任意の係数であり、劣化指標の振れ幅を抑える目的で、例えば、−１から１までの値をとる係数である。本実施形態では、ｋ＝１として、第１波長強調部７０４は、第１の劣化指標＝（第１の波長帯域の画素値−第２の波長帯域の画素値）／（第１の波長帯域の画素値＋第２の波長帯域の画素値）を計算する。

異物検出部７０５は、画像取得部７０２が取得した油画像データ（可視光を撮像して得られる画像データ）に対して画像解析を行うことによって異物を検出する。検出される異物の具体例として、油６１が劣化することによって発生するスラッジ、装置の摩耗や欠落により混入した金属片がある。以下、異物検出部７０５の処理の具体例について説明する。

検出対象となる異物は、油６１に比べて輝度が相対的に低い。この輝度の違いに基づいて異物検出部７０５は異物を検出してもよい。この場合、異物検出部７０５は、油画像データのグレースケール画像を用いてもよい。異物検出部７０５は、グレースケール画像として表された油画像データにおいて、所定の閾値よりも低い輝度を有する画素を異物候補画素として検出する。図６は、異物候補画素の具体例を示す図である。図６において、１つの矩形は１つの画素を示す。色づけされた画素９０は、異物候補画素を示す。すなわち、図６には、左上の方に固まって存在する１５個の異物候補画素と、右下の方に固まって存在する６個の異物候補画素と、が表されている。

異物検出部７０５は、検出された異物候補画素に対してラベリング処理を実行することによって、複数の異物候補画素のかたまりを異物画像として検出する。図７は、異物画像の具体例を示す図である。左上の方に固まって存在する１５個の異物候補画素は、１つの異物画像９１として検出される。右下の方に固まって存在する６個の異物候補画素は、１つの異物画像９２として検出される。

異物検出部７０５は、検出された各異物画像について、最大長を検出する。最大長は、各異物画像において最も長い画素列の長さを示す。図８は、各異物画像の最大長の具体例を示す図である。矢印９３は、異物画像９１の最大長“５”を示す。矢印９４は、異物画像９２の最大長“３”を示す。異物画像の最大長は、異物画像によって示される異物の粒径を示す。最大長と油画像データの倍率とに基づいて、異物の実際の粒径を算出することが可能である。

異物検出部７０５は、検出された異物画像に基づいて、所定の量の油６１に混入している異物の数を取得する。例えば、異物検出部７０５は、予め定められた画像領域内で検出された異物画像の数を取得してもよい。異物検出部７０５は、検出された異物画像に基づいて、異物の粒径の範囲を示す区分（以下「粒径区分」という。）毎に、その区分に含まれる異物の数を取得してもよい。

混入度合い判定部７０６は、異物検出部７０５の検出結果に基づいて、油６１に対して異物の混入が及ぼす影響の度合いを示す値（以下「混入度合い」という。）を判定する。混入度合いの値は、例えば、所定量の油６１において異物の混入量が多いほど大きい値となる。混入度合いの値は、例えば、所定量の油６１において混入している異物の粒径が大きいほど大きい値となる。混入度合いは、例えばＮＡＳ等級に相当する指標として定義されてもよい。混入度合いは、例えば、各粒径区分に属する異物の数の組み合わせに応じて得られても良い。

第１劣化情報取得部７０７は、第１波長強調部７０４が出力する第１の劣化指標と、混入度合い判定部７０６によって判定された混入度合いと、に基づいて第１の劣化情報を取得する。以下、第１劣化情報取得部７０７の処理の具体例について説明する。第１劣化情報取得部７０７は、例えば第１の劣化指標である画像データの対象領域４０６の濃度の平均値を第１の暫定劣化情報として取得する。第１劣化情報取得部７０７は、第１の暫定劣化情報と、混入度合いとの値の組み合わせに応じて第１の劣化情報を取得する。例えば、予め第１の暫定劣化情報と混入度合いとの値の組み合わせに応じて第１の劣化情報を定義したテーブルが劣化情報取得装置７の記憶部に記憶されていてもよい。この場合、記憶されているテーブルに基づいて第１劣化情報取得部７０７は第１の劣化情報を取得してもよい。第１劣化情報取得部７０７は、第１の暫定劣化情報と混入度合いの値とを用いた演算を行うことによって第１の劣化情報を取得してもよい。演算の具体例として、加算、乗算、重み付け後の加算、重み付け後の乗算などがある。

第２波長強調部７０８は、第４の波長帯域に感度を有する画素のデータを画素データＡとし、第３の波長帯域に感度を有する画素のデータを画素データＢとする。第２波長強調部７０８は、画素データＡ及び画素データＢに基づいて、上記の（式１）を用いて波長による信号強度の違いを強調した画像データを第２の劣化指標として生成する。本実施形態では、ｋ＝１として、第２波長強調部７０８は、第２の劣化指標＝（第４の波長帯域の画素値−第３の波長帯域の画素値）／（第４の波長帯域の画素値＋第３の波長帯域の画素値）を計算する。

第２劣化情報取得部７０９は、第２波長強調部７０８が出力する第２の劣化指標と、混入度合い判定部７０６によって判定された混入度合いと、に基づいて第２の劣化情報を取得する。以下、第１劣化情報取得部７０７の処理の具体例について説明する。第２劣化情報取得部７０９は、例えば第２の劣化指標である画像データの対象領域４０６の濃度の平均値を第２の暫定劣化情報として取得する。第２劣化情報取得部７０９は、第２の暫定劣化情報と、混入度合いとの値の組み合わせに応じて第２の劣化情報を取得する。例えば、予め第２の暫定劣化情報と混入度合いとの値の組み合わせに応じて第２の劣化情報を定義したテーブルが劣化情報取得装置７の記憶部に記憶されていてもよい。この場合、記憶されているテーブルに基づいて第２劣化情報取得部７０９は第２の劣化情報を取得してもよい。第２劣化情報取得部７０９は、第２の暫定劣化情報と混入度合いの値とを用いた演算を行うことによって第２の劣化情報を取得してもよい。演算の具体例として、加算、乗算、重み付け後の加算、重み付け後の乗算などがある。

第１劣化情報取得部７０７及び第２劣化情報取得部７０９が取得する平均濃度（第１の暫定劣化情報及び第２の暫定劣化情報）は、油６１の劣化の度合いを定量的に表す情報である。このような値に基づいて第１の劣化情報及び第２の劣化情報が求められるため、第１の劣化情報及び第２の劣化情報は、油６１の劣化の度合いを定量的に示す値となる。第１劣化情報取得部７０７及び第２劣化情報取得部７０９は、取得した第１の劣化情報及び第２の劣化情報を表示部９に表示してもよい。これにより、利用者は、表示された第１の劣化情報及び第２の劣化情報の値に応じて油６１の劣化の度合いを判断することができる。

また、上述したように、第１の劣化情報及び第２の劣化情報は、混入度合いに基づいて得られる値である。そのため、利用者は、表示された第１の劣化情報及び第２の劣化情報の値に応じて油６１に対する異物の混入具合を容易に判断することが可能となる。また、利用者は、油６１の劣化度合いと異物の混入度合いとを総合的に容易に評価することが可能となる。

混入度合い判定部７０６は、混入度合いの値を表示部９に表示してもよい。これにより、利用者は、ＮＡＳ等級に相当する異物の混入度合いについて容易に判断することが可能となる。

データ管理部７１０は、劣化情報格納部７０１に格納する情報の管理を行う。データ管理部７１０は、第１劣化情報取得部７０７及び第２劣化情報取得部７０９が取得した第１の劣化情報及び第２の劣化情報を劣化情報格納部７０１に格納する。

ここで、第１波長強調部７０４、第１劣化情報取得部７０７、第２波長強調部７０８及び第２劣化情報取得部７０９により、図３及び図４に示したサンプルＳ−０、Ｓ−８、Ｓ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２を処理した場合の具体例を示す。
図９は、第１の劣化指標及び第２の劣化指標となる画像データの画像例及び第１の劣化情報及び第２の劣化情報の具体例を示す図である。

図９において、画像６０１は、新油であるサンプルＳ−０を撮影した油画像データに基づいて、第１波長強調部７０４が生成した第１の劣化指標となる画像データの画像である。画像６０２は、８時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−８を撮影した油画像データに基づいて、第１波長強調部７０４が生成した第１の劣化指標となる画像データの画像である。

画像６０３は、２４時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−２４を撮影した油画像データに基づいて、第１波長強調部７０４が生成した第１の劣化指標となる画像データの画像である。画像６０４は、９６時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−９６を撮影した油画像データに基づいて、第１波長強調部７０４が生成した第１の劣化指標となる画像データの画像である。画像６０５は、１９２時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−１９２を撮影した油画像データに基づいて、第１波長強調部７０４が生成した第１の劣化指標となる画像データの画像である。

画像６０７は、２４時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−２４を撮影した油画像データに基づいて、第２波長強調部７０８が生成した第２の劣化指標となる画像データの画像である。画像６０８は、９６時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−９６を撮影した油画像データに基づいて、第２波長強調部７０８が生成した第２の劣化指標となる画像データの画像である。画像６０９は、１９２時間の加速劣化を行ったサンプルＳ−１９２を撮影した油画像データに基づいて、第２波長強調部７０８が生成した第２の劣化指標となる画像データの画像である。

図９において、平均値６１０の値「２１」は、第１劣化情報取得部７０７が第１の劣化指標となる画像６０１における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第１の劣化情報）である。平均値６１１の値「０」は、第１劣化情報取得部７０７が第１の劣化指標となる画像６０２における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第１の劣化情報）である。

平均値６１２の値「−２」は、第１劣化情報取得部７０７が第１の劣化指標となる画像６０３における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第１の劣化情報）である。平均値６１３の値「−１１」は、第１劣化情報取得部７０７が第１の劣化指標となる画像６０４における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第１の劣化情報）である。平均値６１４の値「−２８」は、第１劣化情報取得部７０７が第１の劣化指標となる画像６０５における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第１の劣化情報）である。

第１劣化情報取得部７０７は、第１の劣化情報がマイナスの値となったか否かにより、第２波長強調部７０８に対して第２の劣化指標となる画像データを生成するか否か指示する。具体的には、第１劣化情報取得部７０７は、第１の劣化情報がマイナスの値となった場合に、第２波長強調部７０８に対して第２の劣化指標となる画像データを生成するよう指示する。図９では、枠６０６で囲まれた第１の劣化指標となる画像６０３、６０４、６０５の濃度の平均値がマイナスの値となったので、第２波長強調部７０８は、サンプルＳ−２４、Ｓ−９６、Ｓ−１９２の油画像データに対して、第２の劣化指標となる画像６０７、６０８、６０９の画像データを生成している。

平均値６１５の値「３３」は、第２劣化情報取得部７０９が第２の劣化指標となる画像６０７における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第２の劣化情報）である。平均値６１６の値「５５」は、第２劣化情報取得部７０９が第２の劣化指標となる画像６０８における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第２の劣化情報）である。平均値６１７の値「１７２」は、第２劣化情報取得部７０９が第２の劣化指標となる画像６０９における対象領域４０６の濃度の平均値を求めて取得した値（第２の劣化情報）である。

次に、劣化情報取得装置７の動作について説明する。
図１０は、第１の実施形態の劣化情報取得装置７の動作を説明するフロー図である。画像取得部７０２は、撮像部３に記録された油画像データを取得する（ステップＳ１０１）。前処理部７０３は、画像取得部７０２が取得した油画像データ内の劣化情報を求める処理の対象となる対象領域を選択する処理、及び、油画像データからノイズ成分を差し引く処理を行う（ステップＳ１０２）。第１波長強調部７０４は、上述した（式１）を用いて波長による信号強度の違いを強調した第１の劣化指標となる画像データを生成する。第１劣化情報取得部７０７は、第１波長強調部７０４が生成した第１の劣化指標となる画像データに基づいて第１の暫定劣化情報を取得する（ステップＳ１０３）。
異物検出部及び混入度合い判定部７０６は異物解析処理を実行する（ステップＳ１０４）。異物解析処理とは、異物検出部７０５が異物を検出し、混入度合い判定部７０６が検出結果に基づいて混入度合いを取得する処理である。

第１劣化情報取得部７０７は、第１の暫定劣化情報及び混入度合いに基づいて第１の劣化情報を取得する（ステップＳ１０５）。第１劣化情報取得部７０７は、第１の劣化情報が閾値よりも低い値となったか否か（例えばマイナスの値となったか否か）を判断する（ステップＳ１０６）。ここで、第１の劣化情報が閾値よりも高いと判断した場合には（ステップＳ１０６−ＮＯ）、第１劣化情報取得部７０７は、取得した第１の劣化情報を表示部９に表示する。データ管理部７１０は、第１劣化情報取得部７０７が取得した第１の劣化情報を劣化情報格納部７０１に格納する（ステップＳ１０９）。

第１の劣化情報が閾値よりも低いと判断した場合には（ステップＳ１０６−ＹＥＳ）、第２波長強調部７０８は、上述した（式１）を用いて波長による信号強度の違いを強調した第２の劣化指標となる画像データを生成する。第２劣化情報取得部７０９は、第２波長強調部７０８が生成した第２の劣化指標となる画像データに基づいて第２の暫定劣化情報を取得する（ステップＳ１０７）。第２劣化情報取得部７０９は、第２の暫定劣化情報と混入度合いとに基づいて、第２の劣化情報を取得する（ステップＳ１０８）。第２劣化情報取得部７０９は、取得した第２の劣化情報を表示部９に表示する。データ管理部７１０は、第２劣化情報取得部７０９が取得した第２の劣化情報を劣化情報格納部７０１に格納する（ステップＳ１０９）。

このように、劣化情報取得装置７は、油画像データの特定の波長帯のスペクトルデータを（式１）で処理することにより、波長による信号強度の違いを強調した画像データであって油６１の劣化度合いに応じた濃度の画像データ（第１の劣化指標及び第２の劣化指標）を得ることができる。そして、劣化情報取得装置７は、その画像データの対象領域の濃度の平均値を第１の暫定劣化情報及び第２の暫定劣化情報として取得することで、油６１の劣化の度合いを定量的に表す情報を取得することができる。さらに、劣化情報取得装置７は、異物の混入の度合いを示す混入度合いの値を取得することができる。そして、劣化情報取得装置７は、油の劣化度合いを定量的に表す情報と、異物の混入の度合いを示す情報とに基づいた指標を利用者に提供することができる。従来、油６１の劣化度合いの診断において、定量的な判断が行われていなかった。また、従来は油６１に対して異物の混入の度合いを示す値を取得するためには、ＮＡＳ等級など厳密な指標を取得するために時間とコストを要していた。しかし、劣化情報取得装置７は、潤滑油の劣化度合いを定量的に表す情報や、異物の混入の度合いを示す情報（劣化情報）を取得し利用者に提示することができる。これにより、利用者は、油類の劣化度合いと異物の混入度合いとについて的確に判断や判定を行うことができる。すなわち、検査員の感覚頼みだった油の劣化及び異物混入に関する判断を、定量的な評価による安定的で正確な判断に改善することができる。

劣化情報取得システム１は、持ち運びできる程度にコンパクトに構成することができる。劣化情報取得システム１は、劣化した油類のサンプルのデータを劣化情報格納部７０１に蓄積することで、劣化の予測や油類の余寿命診断を行うようにしてもよい。

なお、劣化情報取得システム１は、作動油の油６１の劣化度合いを評価するものであったが、油６１は、作動油に限定されるものではない。作動油として利用される鉱物油の他に、炭水化物基の油、植物油、動物油等を含む油類全般に適用してもよい。劣化情報取得システム１は、油類の種類に応じて、適切な特定の波長を選択するように構成することで、色々な種類の油類に対応することができる。

劣化情報取得システム１は、特定波長を撮像可能な撮像部３と、その撮像部３が撮影した画像を処理可能な画像処理装置である劣化情報取得装置７を備える構成である。よって、劣化情報取得システム１は、従来の油類の劣化の判断に利用されていた高額な分光器や色差計を用いておらず、安価である。なお、コストを考慮しなくてよい場合には、撮像部３は、例えば４００ｎｍ〜９００ｎｍの波長における５〜１０ｎｍ刻みの各波長の信号強度を各画素で取得可能なハイパースペクトルカメラで構成してもよい。この場合には、劣化情報取得装置７は、劣化情報を取得するため、油６１を識別する情報に関連付けて、油６１の劣化を判断するのに必要な第１の波長領域〜第４の波長領域に関する情報を劣化情報格納部７０１に予め格納しておく。

また、劣化情報取得装置７の機能を１チップ化して、撮像部３内に組み込んでも良い。劣化情報取得装置７の機能を、パーソナルコンピュータや携帯情報端末上で稼働するアプリケーションとして実現してもよい。劣化情報取得システム１は、撮像部３で撮影した画像をネットワーク経由でサーバへ送信し、そのサーバ上に劣化情報取得装置７の機能を実現する構成であってもよい。

上述した撮像部３が劣化情報を取得する機能を有する構成であれば、撮像部３は、劣化情報を利用者に提示する表示部を備えてもよい。サーバが劣化情報を取得する機能を有する構成であれば、サーバは、ネットワークを介して利用者の操作する端末に劣化情報を表示させる機能を有してもよい。劣化情報格納部７０１は、油６１を識別する情報に関連付けて、油６１の劣化情報の他に、油６１の種類や性質に関する情報（基油の種類、添加剤の種類等）も合わせて格納してもよい。

上記各実施形態において、劣化情報取得装置７内の各機能部は、ソフトウェア機能部であるものとしたが、ＬＳＩ等のハードウェア機能部であってもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、撮像部３によって油６１を撮像した画像データに基づいて、油６１の劣化に関する情報である劣化情報を取得することにより、簡便に油類の劣化度合いを把握することを可能とする。

また、以上に説明した劣化情報取得装置７内の機能をソフトウェアによって実現する場合は、それらの機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳ（Operating System）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリー（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…劣化情報取得システム、２…遮光壁、３…撮像部、４…光学系、５…光源、６…計数板、７…劣化情報取得装置、８…入力部、９…表示部、７０１…劣化情報格納部、７０２…画像取得部、７０３…前処理部、７０４…第１波長強調部、７０５…異物検出部、７０６…混入度合い判定部、７０７…第１劣化情報取得部、７０８…第２波長強調部、７０９…第２劣化情報取得部、７１０…データ管理部

Claims (5)

1. 油類を撮像した画像データを撮像部から取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得した前記画像データにおいて、前記油類よりも輝度が相対的に低い画素に対してラベリング処理を行うことによって、前記油類に混入している異物の画像である異物画像を検出する異物検出部と、
   前記異物検出部によって検出された異物画像に基づいて、前記油類に対して前記異物の混入が及ぼす影響の度合いを示す混入度合いを判定する混入度合い判定部と、
   を備える劣化情報取得装置。
2. 前記画像取得部は、第１の波長領域、第２の波長領域、第３の波長領域及び第４の波長領域を含む複数の光の波長領域を光電変換した画像データを取得可能な撮像部によって油類を撮像した画像データを前記撮像部からさらに取得し、
   前記画像取得部が取得した前記画像データに含まれる第１の波長領域の画像データと第２の波長領域の画像データとに基づいて、前記油類の劣化に関する情報である第１の暫定劣化情報を取得し、前記第１の暫定劣化情報及び前記混入度合いに基づいて、前記油類の劣化に関する情報である第１の劣化情報を取得する第１劣化情報取得部と、
   前記第１劣化情報取得部が取得した前記第１の劣化情報と所定の閾値とを比較して第２の劣化情報を取得するか否かを判断する判断部と、
   前記判断部が、第２の劣化情報を取得すると判断した場合に、前記画像取得部が取得した前記画像データに含まれる第３の波長領域の画像データと第４の波長領域の画像データとに基づいて、前記油類の劣化に関する情報である第２の暫定劣化情報を取得し、前記第２の暫定劣化情報及び前記混入度合いに基づいて、前記油類の劣化に関する情報である第２の劣化情報を取得する第２劣化情報取得部と、
   を備える劣化情報取得装置。
3. 前記撮像部と、
   請求項１又は２に記載の劣化情報取得装置と、
   を備える劣化情報取得システム。
4. 油類を撮像した画像データを撮像部から取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにおいて取得された前記画像データにおいて、前記油類よりも輝度が相対的に低い画素に対してラベリング処理を行うことによって、前記油類に混入している異物の画像である異物画像を検出する異物検出ステップと、
   前記異物検出ステップにおいて検出された異物画像に基づいて、前記油類に対して前記異物の混入が及ぼす影響の度合いを示す混入度合いを判定する混入度合い判定ステップと、
   を有する劣化情報取得方法。
5. 油類を撮像した画像データを撮像部から取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにおいて取得された前記画像データにおいて、前記油類よりも輝度が相対的に低い画素に対してラベリング処理を行うことによって、前記油類に混入している異物の画像である異物画像を検出する異物検出ステップと、
   前記異物検出ステップにおいて検出された異物画像に基づいて、前記油類に対して前記異物の混入が及ぼす影響の度合いを示す混入度合いを判定する混入度合い判定ステップと、
   をコンピュータに実行させるための劣化情報取得プログラム。