JP2019066384A - 気流測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】測定対象や測定場所が限定されず、かつ、リアルタイムでの気流測定を行うことも可能な気流可視化装置を提供する。【解決手段】物体１０の表面１０ａの微小時間での温度変化量を算出するとともに、温度変化量を可視化する。物体１０の表面１０ａでの気流を可視化できることから、物体１０を加熱する必要がないし、屋外などにおいても測定が可能になるため測定場所の制限もない。また、リアルタイムでの気流測定も可能となる。したがって、測定対象や測定場所が限定されず、かつ、リアルタイムでの気流測定を行うことが可能な気流可視化装置を提供することが可能となる。【選択図】図１

Description

本発明は、物体表面の気流を測定可能とする気流測定装置に関するものであり、例えば、物体表面の気流を可視化することによって測定可能とする気流可視化装置などに適用すると好適である。

従来、特許文献１において、気流測定装置として、物体表面の気流を可視化できる可視化装置が提案されている。この装置では、気流の可視化を行いたい物体を加熱したのち、風による加熱物体の温度変化を計測することによって、気流の可視化を行っている。具体的には、この装置は、加熱物体に対して風の当たり方が大きい場所ほど物体表面の温度が低下することに基づき、サーモビューアを用いて加熱物体の温度分布を計測し、温度分布から加熱物体への気流の可視化を行っている。

特開昭６３−２７７６６号公報

しかしながら、上記した特許文献１の可視化装置は、物体を加熱しないと物体への風量の可視化を行うことができない。このため、加熱できる対象、場所であることが必要となり、例えば人体を測定対象とすることはできないし、加熱装置を配置できない屋外などを測定場所にすることができず、測定対象や測定場所が限定される。また、長い時間の温度変化を利用するため、リアルタイムでの気流測定を行うことが難しい。

本発明は上記点に鑑みて、測定対象や測定場所が限定されず、かつ、リアルタイムでの気流測定を行うことも可能な気流測定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、物体（１０）の表面（１０ａ）における測定を行う気流測定装置であって、表面の放射光のデータとして、表面の測定データを所定のフレームレートで取得するカメラ（１）と、カメラが取得した測定データに基づいて、各フレームの画素毎もしくは複数画素毎の基準温度と温度変化時の温度との差分である温度変化量（ΔＴ）を計算する変化量計算部（２、Ｓ１１０、Ｓ１２０）と、変化量計算部で計算された温度変化量の大きさに応じて、基準温度と温度変化時の温度との差分データを利用し温度変化量の時間変化データを作成する測定データ作成部（２、Ｓ１３０）と、を有し、測定データ作成部が作成した時間変化データの計算を行う。

このように、物体の表面の測定データに基づいて、各フレームの画素毎もしくは複数画素毎の基準温度と温度変化時の温度との差分である温度変化量、つまり物体の表面の微小時間での温度変化量を算出し、温度変化量を測定している。このようにして、物体の表面での気流を測定できることから、物体を加熱する必要がないし、屋外などにおいても測定が可能になるため測定場所の制限もない。また、リアルタイムでの気流測定も可能となる。したがって、測定対象や測定場所が限定されず、かつ、リアルタイムでの気流測定を行うことが可能な気流測定装置とすることができる。

なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係の一例を示すものである。

第１実施形態にかかる気流可視化装置のブロック構成を示す図である。 気流可視化装置に備えられるカメラの仕様を示した図表である。 環境温度と温度分解能（ＮＥＴＤ：Noise Equivalent Temperature Difference）との関係を示した図表である。 気流可視化装置のコンピュータが実行する処理のフローチャートである。 物体表面の気流に乱れが生じたときの様子を示した図である。 気流に乱れによって物体表面の温度変化が生じたときの様子を示した図である。 物体表面の気流が再び安定したときの様子を示した図である。 図４Ａ〜図４Ｃの過程における物体の表面の温度の変化を示した図である。 物体表面の温度と、瞬間的な物体表面の温度の差分の変化の様子を示した図である。 連続するフレーム間において移動する領域の方向と速度の推定手法を説明する図である。 フレーム内移動距離と物体表面での気流の風量の関係を示した図である。 温度変化量を可視化した画像データと共に、気流ベクトルを矢印で示したときの様子を示した図である。

以下、本発明の実施形態について図に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、同一符号を付して説明を行う。

（第１実施形態）
本実施形態にかかる気流可視化装置について説明する。本実施形態の気流可視化装置は、物体表面における気流の可視化を行うものであり、例えば、図１に示すシステム構成とされる。

図１に示すように、気流可視化装置は、カメラ１とコンピュータ２および表示器３を有した構成とされている。

カメラ１は、例えば赤外線カメラによって構成されている。カメラ１は、例えば１画素を最小単位として、各画素の画像を入力し、その映像信号、つまり測定データとなる画像データをコンピュータ２に対して伝える。

カメラ１の仕様については任意であるが、ここでは、例えば図２Ａに示す仕様の赤外線カメラを用いている。具体的には、検知器がＩｎＳｂ、画素数が６４０×５１２、画素ピッチが２０μｍ、検知波長帯域は２．９５−４．９７μｍ、Ｆ値つまりカメラ１のレンズの大きさがｆ／２．３、使用温度が７７Ｋ、フレームレートが６０Ｈｚの量子型冷却赤外線カメラを用いて、４フレーム分の平均化処理を行うことで１５Ｈｚで表示している。他にもゼーベック効果を利用したサーモパイルや抵抗変化を利用したボロメータ式、焦電効果を利用した焦電式等のいわゆる非冷却型赤外線カメラを用いても問題はない。

また、微小な温度変動を検出するには、物体１０の温度とカメラ１のＮＥＴＤ、つまりどの程度の温度差までを識別可能かが重要となる。本実施形態では、カメラ１として、物体１０の周囲の環境温度とＮＥＴＤとの関係は図２Ｂに示す関係となるものを用いている。

コンピュータ２は、カメラ１から入力される画像データに基づいて画像処理を行って、気流を可視化したデータを作成する役割を果たす。また、コンピュータ２は、作成後の画像データから気流の風量および向きに相当する気流ベクトルの計算を行い、作成後の画像データや気流ベクトルの計算結果を表示器３に伝える役割を果たす。このコンピュータ２の具体的な動作については後述する。

表示器３は、画像表示部を構成するものであり、コンピュータ２から伝えられる画像データおよび気流ベクトルの計算結果を画像として表示する。これにより、物体表面の微小時間での温度変化量を画像として表すことができるとともに、その画像中に、気流ベクトルを示すことが可能となる。

以上のようにして、本実施形態にかかる気流可視化装置が構成されている。続いて、上記のように構成される気流可視化装置の動作について、図３に示すコンピュータ２が実行する処理のフローチャートを参照して説明する。

気流可視化装置では、カメラ１にて物体１０の表面１０ａの画像を撮影することで、表面１０ａの画像データを取得し、それをコンピュータ２に入力することによってコンピュータ２で各種処理を行わせ、その処理結果を表示器３に表示するという動作を行う。

コンピュータ２は、画像データが入力されると、その画像データに基づいて、画像処理を行うことで気流を可視化したデータを作成する。画像データは、物体１０の表面１０ａの放射光のデータである。表面１０ａの放射光は、表面１０ａの温度に応じて出力されていることから、画像データ、つまり放射光のデータを処理することで表面１０ａの気流を可視化することができる。また、コンピュータ２は、作成後の画像データのオプティカルフロー解析を行うことで気流ベクトルの計算を行う。そして、コンピュータ２は、作成後の画像データや気流ベクトルの計算結果を表示器３に伝える。

具体的には、コンピュータ２は、図３のフローチャートに示す処理を実行することにより、上記動作を行っている。

まず、図３のステップＳ１００に示すように、コンピュータ２は、カメラ１からの画像データとして、赤外画像を入力する。次に、ステップＳ１１０に進み、入力された各画像のフレームにおける平均温度計算を行う。この平均温度計算では、複数フレームでの画素毎の温度の平均値を計算する。続いて、ステップＳ１２０において、可視化のために、ステップＳ１１０での平均温度計算の結果に基づいて、微小時間での基準温度に対する温度変化量ΔＴの計算を行う。さらに、ステップＳ１３０において、微小時間での基準温度に対する温度変化量ΔＴの計算結果に基づく可視化のための画像データの作成を行うと共に、ステップＳ１４０において、気流ベクトルの計算としてオプティカルフロー解析を行う。そして、ステップＳ１５０において、ステップＳ１３０で得た画像データとステップＳ１４０での気流ベクトルの計算結果を表示器３に伝えることで、表示器３による表示により、物体表面の微小時間での温度変化量や気流ベクトルの可視化を行う。

具体的には、ステップＳ１１０では、平均温度計算として、狭時間での計算とそれよりも時間的に長いワイド時間での計算とを行っている。狭時間での平均温度計算では、所定の短時間に相当する第１所定数分のフレーム、例えば４フレームでの画素毎の温度の移動平均値を計算している。この狭時間での平均温度計算により、微小時間での変動後の温度が計算される。また、ワイド時間での平均温度計算では、狭時間よりも長いワイド時間に相当する第２所定数、つまり第１所定数よりも多い数分のフレーム、例えば８０フレームでの画素毎の温度の移動平均値を計算している。このワイド時間での平均温度計算により、基準温度が計算される。このようなワイド時間での平均温度計算を行うことで、外乱要因による温度変動を平均化し、微小温度変化を抽出しやすくする時間変動温度平均を求めることができる。

物体表面の温度は、図４Ａ〜図４Ｃに示すようなメカニズムによって変化する。

まず、図４Ａに示すように、物体１０には、気流として層流１１が物体１０の表面１０ａに沿って流れている。そして、層流１１と物体１０との間の境界位置には、安定層となっている境界層１２が形成されている。境界層１２は、例えば物体１０の表面１０ａに無数に点在する渦流１２ａによって敷き詰められた状態となっている。

しかしながら、層流１１は、物体１０の表面１０ａに沿って流れているものの、その流れの向きは必ずしも一定ではない。このため、図４Ａ中に示したように、層流１１から境界層１２に向かう外乱１３が発生し得る。この外乱１３に基づく層流１１の乱れにより、図４Ｂに示すように、境界層１２の一部の渦流１２ａが剥がれる。そして、この渦流１２ａが剥がれた領域において、表面１０ａの温度が変化し、表面１０ａのうちの他の領域よりも温度が低下する。

続いて、図４Ｃに示すように、再び境界層１２が安定して、渦流１２ａによって敷き詰められた状態に戻る。

これらの状態における温度変化は、図５のように表される。すなわち、図４Ａ〜図４Ｃそれぞれのときを状態（１）〜（３）とすると、図５に示すように、状態（１）のときは温度がほぼ一定、状態（２）のときは温度が低下、状態（３）のときは温度が再び状態（１）まで上昇する。このときの温度変化が生じた時間は例えば数ｓｅｃという微小時間であり、温度変化量はΔＴで表すことができる。

このように、物体１０の表面１０ａの微小時間での温度変化が気流の変化を示していることから、ステップＳ１２０において、温度変化量ΔＴを求めることにより、気流の変化を求めている。

ここで、微小時間での温度変化量ΔＴは、数ｓｅｃの間に生じた瞬間的な温度変化である。このため、基準温度、換言すれば温度変化前の温度から温度変化時の温度を差し引けば、温度変化量ΔＴを計算することができる。例えば、物体表面の温度と温度変動の時間変化は、図６のようなグラフとして表されることから、図６中に示したように、瞬間的な物体表面の温度の差分を算出することができる。そして、基本的には、図中に示したように、瞬間的な物体表面の温度の差分における微笑時間での変化が温度変化量ΔＴとなる。しかしながら、カメラ１の画像中においてノイズ的な画像変化が発生した場合等にも温度変化として現れてしまうことがある。また、物体１０の表面１０ａの温度が緩やかに変化することから、その緩やかな温度変化の影響については除外するのが好ましい。

このため、ステップＳ１１０では、緩やかな温度変化の影響を除外できるように、基準温度、換言すれば温度変化前の温度として、ワイド時間での温度平均値を平均温度計算で求めている。また、温度変化時の温度として、ノイズ的な画像変化が発生した場合等の精度低下を抑制できるように、狭時間での温度平均値を平均温度計算で求めている。

具体的には、画素毎に、ワイド時間の平均温度計算として、８０フレーム分の温度の移動平均値MovingAvg80｛Ｔ（ｔ）｝を計算し、狭時間の平均温度計算として、４フレーム分の温度の移動平均値MovingAvg4｛Ｔ（ｔ）｝を計算している。そして、ステップＳ１２０では、次式に示されるように、これらワイド時間の温度平均値と狭時間での温度平均値との差として、温度変化量ΔＴ（ｔ）を求めている。なお、次式では、さらにMovingAvg80｛Ｔ（ｔ）｝やMovingAvg4｛Ｔ（ｔ）｝を簡素化して、それぞれM80（ｔ）、M4（ｔ）と表した式として用いている。

（数１）
ΔＴ（ｔ）＝MovingAvg80｛Ｔ（ｔ）｝−MovingAvg4｛Ｔ（ｔ）｝
＝M80（ｔ）−M4（ｔ）
このようにして、温度変化量ΔＴを取得することができるため、ステップＳ１３０では、画素毎の平均温度計算の結果から得られる温度変化量ΔＴの画像、つまり基準温度と温度変化時の温度との差分データを利用して温度変化量ΔＴの時間変化データとなる画像を表す画像データを作成する。例えば、画素毎に、温度変化量ΔＴの大きさに合わせて、グレースケールの明暗を変化させ、温度変化量ΔＴが大きいほど明るい表示となるような画像データを作成する。

このとき、画像データの作成において、｜ΔＴ（ｔ）｜≧Ｘ（ただし、Ｘは任意の値）となる領域については、画像をブラックもしくはホワイトとして表示するようにすると好ましい。これは、ノイズ的に絶対値が大きな値として得られた温度変化量ΔＴ（ｔ）の除去を行うためであり、特異点の処理の手法である。これにより、画像データに示されるフレーム中のすべての領域において、｜ΔＴ（ｔ）｜＜Ｘの範囲での描写が可能になる。

また、上記のように、渦流１２ａが剥がれた領域は、気流の風量および向き、つまり気流のベクトルに対応して移動させられる。このため、時間変化データとして作成した画像データに基づく計算を行うことで、気流のベクトルを推定できる。具体的には、画素毎の平均温度計算の結果から得られる温度変化量ΔＴ（ｔ）を入力し、そこからオプティカルフロー解析を行うことで渦流１２ａが剥がれた領域のフレーム間での移動距離を解析すれば、気流ベクトルを推定することができる。したがって、ステップＳ１４０では、気流ベクトルの計算として、オプティカルフロー解析を行っている。

オプティカルフロー解析については、周知となっている様々な手法を適用することができ、例えばオプティカルフロー解析として一般的なLucas-Kanade法を用いることができる。Lucas-Kanade法は、例えば任意のフレームとその次のフレームにおいて、移動する領域の方向と速度を推定する手法である。例えば、図７に示すように、任意のフレームをフレーム１、その次のフレームをフレーム２としたときに、フレーム１において温度変化があった領域Ｒ１の重心から、フレーム２において温度変化があった領域Ｒ２の重心までの移動距離、つまり移動画素数および向きをトラッキングする。このトラッキングした領域Ｒ１と領域Ｒ２の重心間の移動距離および向きが気流の風量および向きと対応するベクトルとなる。例えば、領域Ｒ１と領域Ｒ２の重心間の移動距離と物体表面での気流の風量は、図８のような関係として表され、移動距離が大きくなるほど風量が大きくなるという関係となる。

実際の気流の速度については、１画素当たりの距離を掛け合わせることで演算できる。具体的には、カメラ１で撮像を行った場合、カメラ１から撮像対象までの距離に応じて１フレーム中における撮像対象の範囲が決まる。例えば、１フレーム中における撮影範囲、つまり１フレーム中に映り込んでいる画像の一方向における実際の距離がＬ１ｍｍであるとする。その場合、図２Ａ中に示したようにカメラ１の左右方向の画素数が６４０であった場合、Ｌ１／６４０［ｍｍ］が１画素当たりの撮影距離となる。このため、１フレーム毎における領域Ｒ１と領域Ｒ２の重心間の移動距離、つまり移動画素数に対してＬ１／６４０［ｍｍ］を掛けることにより、気流の速度を求めることができる。

ただし、ここで説明している気流の速度は、フレームの撮像間隔、換言すれば撮像周期分の時間における速度である。フレームの撮像間隔は、フレームレートで表され、図２Ａに示すように本実施形態ではフレームレートが１５Ｈｚとなっている。このため、気流の速度を秒速として表す場合、上記したＬ１／６４０［ｍｍ］に対してフレームレートを掛けることになる。

したがって、気流の秒速は、Ｌ１が３×６４０、つまり、１フレーム毎における領域Ｒ１と領域Ｒ２の重心間の移動量を１６画素／フレーム、フレームレートが１５Ｈｚである場合、次式のようにして求めることができる。

（数２）
気流の秒速＝（１フレーム中における左右の幅ｍｍ／１フレーム画素数）×（１フレーム毎の重心間の移動量）×（フレームレート／ｓ）
＝３ｍｍ／画素×１６画素／フレーム×１５フレーム／ｓ
＝０．７
このようにして、温度変化量ΔＴの画像データが作成され、気流ベクトルの計算として、オプティカルフロー解析が行われると、ステップＳ１５０において、作成した画像データとオプティカルフロー解析の結果を表示器３に伝える。これにより、表示器３において、温度変化量ΔＴの画像データと重ねて、もしくはそれとは別に気流ベクトルが表示されることで、これらの可視化が行われる。例えば、図９に示すように、温度変化量ΔＴが明暗によって示されるとともに、気流ベクトルが矢印によって表示されることで可視化が行われる。

以上説明したように、本実施形態の気流可視化装置においては、物体１０の表面１０ａの微小時間での温度変化量ΔＴを算出するとともに、温度変化量ΔＴを可視化している。このようにして、物体１０の表面１０ａでの気流を可視化できることから、物体１０を加熱する必要がないし、屋外などにおいても測定が可能になるため測定場所の制限もない。また、リアルタイムでの気流測定も可能となる。したがって、測定対象や測定場所が限定されず、かつ、リアルタイムでの気流測定を行うことが可能な気流可視化装置を提供することが可能となる。

さらに、矢印表示などによって、気流ベクトルについても可視化することで、気流の風量や向きまで可視化でき、より的確に気流モニタリングを行うことが可能となる。

なお、このような気流可視化装置は、様々な測定対象に対する気流の可視化に適用することが可能であり、特に、従来では気流の可視化を行うことができない中距離、例えば１０ｍ〜１００ｍの距離での気流の可視化に利用できる。例えば、適用可能なアプリケーションとしては、建物の室内もしくは車室内における気流可視化によるエアコンの風量や風向の管理、屋外の気流モニタリング、気流や乱流などの可視化による空気抵抗最適化などが挙げられる。

（他の実施形態）
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した範囲内において適宜変更が可能である。

例えば、上記実施形態では、気流の可視化手法として、微小時間における温度変化量ΔＴの大きさに応じてグレースケールの明暗を変化させる手法を適用する場合について説明したが、他の手法を適用することもできる。例えば、温度変化量ΔＴの大きに合わせて色彩を変化させるようにしても良い。

また、カメラ１が入力する光の波長を制御することで、特定の気流を可視化することも可能となる。例えば、カメラ１にて赤外画像を入力できるようにしつつ、図１に示すようにフィルタ１ａをカメラ１に設置し、画像データのフィルタリング処理を行う。これにより、特定の気流、例えば有毒ガスや二酸化炭素のみを特定して温度を測定することで気流の可視化を行うことも可能となる。有毒ガスの場合、ガスの種類によって抽出する光の波長が変わるため、それに応じてフィルタ１ａが通過させる波長を設定することになるが、例えば、二酸化炭素の気流の可視化を行う場合、フィルタ１ａを４．２６μｍおよびその付近の波長のみを通すものとすれば良い。

また、上記実施形態では、気流の可視化として、温度変化量ΔＴを可視化するのに加えて、気流ベクトルの可視化も同時に行う例を挙げて説明したが、少なくとも温度変化量ΔＴの可視化を行うことで気流の可視化が行える。

また、上記実施形態では、画素毎に温度変化量ΔＴや温度変化が生じた領域Ｒ１と領域Ｒ２との重心の移動画素数の算出などを行っている。しかしながら、これも一例を挙げたに過ぎない。例えば、各フレーム中における隣接する複数画素、例えば２×２の４画素分を１区画として、各区画毎に温度変化量ΔＴや領域Ｒ１と領域Ｒ２との重心の移動区画数、つまり移動距離の算出を行うようにしてもよい。

なお、上記実施形態では、コンピュータ２にて、狭時間やワイド時間での平均温度計算を行う平均計算部、温度変化量ΔＴの計算を行う変化量計算部、可視化の画像データを作成する画像データ作成部、気流ベクトルを計算するベクトル計算部を構成した。しかしながら、これは一例を挙げたに過ぎない。例えば、各構成部を異なるコンピュータによって構成してもよい。また、車両では、様々な電子制御装置（以下、ＥＣＵという）によって、車両に関する各種制御を行っているが、そのうちの１つもしくは複数のＥＣＵによって各構成部を構成してもよい。

また、上記実施形態では、気流測定装置を含むものとして、気流の可視化まで行える気流可視化装置を例に挙げて説明したが、少なくとも物体表面の気流を測定することができる機能を有する気流測定装置であれば良い。

１ カメラ
１ａ フィルタ
２ コンピュータ
３ 表示器
１０ 物体
１０ａ 表面
１１ 層流
１２ 境界層
１２ａ 渦流
１３ 外乱

Claims (9)

1. 物体（１０）の表面（１０ａ）における気流の測定を行う気流測定装置であって、
   前記表面の放射光のデータとして、前記表面の測定データを所定のフレームレートで取得するカメラ（１）と、
   前記カメラが取得した前記測定データに基づいて、前記各フレームの画素毎もしくは複数画素毎の基準温度と温度変化時の温度との差分である温度変化量（ΔＴ）を計算する変化量計算部（２、Ｓ１１０、Ｓ１２０）と、
   前記変化量計算部で計算された前記温度変化量の大きさに応じて、前記基準温度と前記温度変化時の温度との差分データを利用して前記温度変化量の時間変化データを作成する測定データ作成部（２、Ｓ１３０）と、を有し、
   前記測定データ作成部が作成した前記時間変化データの計算を行う気流測定装置。
2. 前記フレームの第１所定数分における前記画素毎もしくは複数画素毎の温度の平均値となる狭時間での温度の平均値を計算するとともに、前記フレームの前記第１所定数よりも多い第２所定数分における前記画素毎もしくは複数画素毎の温度の平均値となるワイド時間での温度の平均値を計算する平均値計算部（２、Ｓ１１０）を有し、
   前記変化量計算部は、前記平均値計算部で計算した前記ワイド時間での温度の平均値から前記狭時間での温度の平均値を差し引いた値を前記温度変化量とする請求項１に記載の気流測定装置。
3. 前記カメラは、波長が２〜１４μｍの範囲の光を検知する請求項１または２に記載の気流測定装置。
4. 前記カメラは、特定波長の光のみを通すフィルタ（１ａ）を有している請求項１ないし３のいずれか１つに記載の気流測定装置。
5. 前記測定データ作成部が作成した前記時間変化データに基づき、前記表面のうち前記温度変化があった領域のオプティカルフロー解析を行うことで、前記気流の風量および向きと対応する気流ベクトルを計算するベクトル計算部（２、Ｓ１４０）を有する請求項１ないし４のいずれか１つに記載の気流測定装置。
6. 請求項１ないし４のいずれか１つに記載の気流測定装置を含み、
   前記測定データを画像として表示する表示部（３）を備え、
   前記表示部にて、前記測定データの画像を表示することで前記気流の可視化を行う気流可視化装置。
7. 前記測定データ作成部が作成した前記時間変化データに基づき、前記表面のうち前記温度変化があった領域のオプティカルフロー解析を行うことで、前記気流の風量および向きと対応する気流ベクトルを計算するベクトル計算部（２、Ｓ１４０）を有し、
   前記表示部は、前記測定データ作成部が作成した前記時間変化データの表示に加えて、前記ベクトル計算部が計算した前記気流ベクトルを表示する請求項６に記載の気流可視化装置。
8. 前記ベクトル計算部は、前記各フレームの間における前記領域の移動距離および向きをトラッキングすることにより、前記気流ベクトルを計算する請求項７に記載の気流可視化装置。
9. 前記各フレームにおける隣接する複数画素を１区画として、該区画ごとに前記領域の移動距離および向きのトラッキングを行って、前記気流ベクトルを計算する請求項８に記載の気流可視化装置。