JP2019111942A - 架線金具検出装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ハンガーだけではなく、コネクタ等の架線金具を検出することができる架線金具検出装置及び方法を提供する。【解決手段】電車車両１の走行中に架線４及び架線設備を電車車両１の進行方向に対して垂直に撮影するラインセンサカメラ２と、ラインセンサカメラ２から出力された画像信号を時系列に並べて作成した画像に対し、画像処理を行って、画像の中から架線金具６を検出する画像処理部３とを有し、画像処理部３は、画像の中から架線４と同じ方向に延伸しているものを除去し、残ったものを検出することにより、架線４と異なる方向に延伸している架線金具６を検出する。【選択図】図４

Description

本発明は、ハンガーを始めとする架線金具を画像処理によって検出する架線金具検出装置及び方法に関する。

架線には、ハンガー等の架線金具が使用されている。
まず、ハンガーを検出する必要性について説明する。
鉄道事業者では、走行中に電車線路を録画し、録画画像から電車の走行位置を特定している。従来、電車の走行位置を特定する技術としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）やＡＴＣ（Automatic Train Control）技術があるが、これらは電車の運行上支障がない程度の精度を有するものの、画像中から電車の走行位置を特定するような場合には、より正確に走行位置を把握することが要求されている。

また、正常なハンガーは鉛直に架設されているが、温度変化等により鉛直方向に対して傾斜を有すると、電車の集電特性を劣化させるため、ハンガーの角度を把握することも要求されている。従来、ハンガーを検出する技術として、下記の特許文献１〜３が公知となっている。特許文献１は、撮影した画像からテンプレートマッチング処理又は鉛直のエッジ検出処理によって、ハンガーを検出する手法である。また、特許文献２は、撮影した画像から、Ｈｏｕｇｈ変換処理又は輝度ヒストグラム処理又は２本の直線の交点を検出して、ハンガーを検出する手法である。特許文献３は、ＧＳＴＨ（Gray Scale-Top Hat）処理を応用することで、ハンガーを検出する手法である。

特許第５４０２０９６号公報 特開２０１０−２８５０５４号公報 特開２０１６−１６８９３７号公報

上記特許文献１、２に開示された発明は、単純な線条構成であれば、ハンガー検出が可能であるが、わたり線やオーバーラップ箇所等、複数の線条が交差する箇所では、ハンガーの検出が難しい。

また、特許文献１は、鉛直のエッジ検出によってハンガーを検出する。一般的なエッジ検出は２ｐｉｘｅｌ間の微分値の大きい箇所をエッジとして検出する。２ｐｉｘｅｌの局所的な検出は、誤検出が多いという課題がある。

また、特許文献２は、Ｈｏｕｇｈ変換でハンガーを検出する。Ｈｏｕｇｈ変換は画像全体の特徴とハンガーの特徴との相対的な投票量を用いてハンガーを見つけるので、画像全体に対して小さく写るハンガーを検出することは難しい。

また、特許文献３は、ＧＳＴＨ処理を応用してハンガーを検出する。この手法であれば、架線に対して交差する長方形形状をしたハンガーは検出できる。しかし、例えば、コネクタのような、長方形ではなく、曲線を持つような形状のものは、検出できない。

本発明は上記課題に鑑みなされたもので、ハンガーだけではなく、コネクタ等の架線金具を検出することができる架線金具検出装置及び方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決する第１の発明に係る架線金具検出装置は、
電車車両の走行中に架線及び架線設備を前記電車車両の進行方向に対して垂直に撮影するラインセンサカメラと、
前記ラインセンサカメラから出力された画像信号を時系列に並べて作成した画像に対し、画像処理を行って、前記画像の中から架線金具を検出する画像処理部とを有し、
前記画像処理部は、
前記画像の中から前記架線と同じ方向に延伸しているものを除去し、残ったものを検出することにより、前記架線と異なる方向に延伸している前記架線金具を検出する
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第２の発明に係る架線金具検出装置は、
上記第１の発明に記載の架線金具検出装置において、
前記画像処理部は、
前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、輝度反転処理を行う画像輝度反転部と、
前記画像輝度反転部で前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行うＧＳＴＨ処理部と、
前記ＧＳＴＨ処理部で前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行うグレースケールオープニング処理部と、
前記グレースケールオープニング処理部で前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行う２値化処理部と、
前記２値化処理部で前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行うクロージング処理部と、
前記クロージング処理部で前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する金具判定部と、
を有する
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第３の発明に係る架線金具検出装置は、
上記第１の発明に記載の架線金具検出装置において、
前記画像処理部は、
前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、前記画像信号毎に明るさが昼と同等か又は夜と同等かを判定する昼夜判定部と、
前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、前記昼夜判定部で明るさが昼と同等と判定された前記画像信号に輝度反転処理を行う画像輝度反転部と、
前記画像輝度反転部で前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、前記昼夜判定部で明るさが夜と同等と判定された前記画像信号に明暗の差を大きくする明るさ補正処理を行う明るさ補正部と、
前記明るさ補正部で前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行うＧＳＴＨ処理部と、
前記ＧＳＴＨ処理部で前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行うグレースケールオープニング処理部と、
前記グレースケールオープニング処理部で前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行う２値化処理部と、
前記２値化処理部で前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行うクロージング処理部と、
前記クロージング処理部で前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する金具判定部と、
を有する
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第４の発明に係る架線金具検出装置は、
上記第３の発明に記載の架線金具検出装置において、
前記画像処理部は、
前記明るさ補正部で前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、メディアンフィルタ処理を行うメディアンフィルタ処理部を有し、
前記ＧＳＴＨ処理部は、前記メディアンフィルタ処理部で前記メディアンフィルタ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に前記ＧＳＴＨ処理を行う
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第５の発明に係る架線金具検出方法は、
電車車両の走行中にラインセンサカメラを用いて架線及び架線設備を前記電車車両の進行方向に対して垂直に撮影し、
前記ラインセンサカメラから出力された画像信号を時系列に並べて画像を作成し、
前記画像の画像処理の際、前記画像の中から前記架線と同じ方向に延伸しているものを除去し、残ったものを検出することにより、前記架線と異なる方向に延伸している架線金具を検出する
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第６の発明に係る架線金具検出方法は、
上記第５の発明に記載の架線金具検出方法において、
前記画像処理の際、
前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、輝度反転処理を行い、
前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行い、
前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行い、
前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行い、
前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行い、
前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第７の発明に係る架線金具検出方法は、
上記第５の発明に記載の架線金具検出方法において、
前記画像処理の際、
前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、前記画像信号毎に明るさが昼と同等か又は夜と同等かを判定し、
前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、明るさが昼と同等と判定された前記画像信号に輝度反転処理を行い、
前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、明るさが夜と同等と判定された前記画像信号に明暗の差を大きくする明るさ補正処理を行い、
前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行い、
前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行い、
前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行い、
前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行い、
前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する
ことを特徴とする。

上記課題を解決する第８の発明に係る架線金具検出方法は、
上記第７の発明に記載の架線金具検出方法において、
前記明るさ補正処理を行った後、前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、メディアンフィルタ処理を行い、
前記メディアンフィルタ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に前記ＧＳＴＨ処理を行う
ことを特徴とする。

本発明によれば、ハンガーだけではなく、コネクタ等の架線金具を検出することができる。

架線金具の分類を説明する説明図である。 従来技術と本発明での検出可能対象及び検出不可能対象を説明する図であって、架線設備の枕木方向からの図である。 従来技術と本発明での検出可能対象及び検出不可能対象を説明する図であって、架線設備を撮影した画像の図である。 本発明に係る架線金具検出装置の設置例を示す説明図である。 本発明に係る架線金具検出装置の実施形態の一例（実施例１）を示すブロック図である。 図５に示した架線金具検出装置で実施する架線金具検出方法を説明するフローチャートである。 図５で説明するラインセンサ画像Ｇ１を示す模式図である。 図５で説明するラインセンサ画像Ｇ２を示す模式図である。 図５で説明するラインセンサ画像Ｇ３を示す模式図である。 図５で説明するラインセンサ画像Ｇ４を示す模式図である。 図５で説明するラインセンサ画像Ｇ５を示す模式図である。 図５で説明するラインセンサ画像Ｇ６を示す模式図である。 図５で説明するラベル付きラインセンサ画像Ｇ７を示す模式図である。 図５で説明する金具位置情報（画像Ｇ８）を示す模式図である。 本発明に係る架線金具検出装置の実施形態の他の一例（実施例２）を示すブロック図である。 図１５に示した架線金具検出装置で実施する架線金具検出方法を説明するフローチャートである。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１０を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１１を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１２を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１３を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１４を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１５を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１６を示す模式図である。 図１５で説明するラインセンサ画像Ｇ１７を示す模式図である。 図１５で説明するラベル付きラインセンサ画像Ｇ１８を示す模式図である。 図１５で説明する金具位置情報（画像Ｇ１９）を示す模式図である。

本発明の考え方を説明すると、画像処理される画像において（後述の図３に示す画像参照）、従来は、ハンガーのような横方向のものを検出する手法であるのに対し、本発明は、縦方向に伸びる架線や吊架線をまず初めに除去し、残ったものを検出する手法である。これにより、架線設備を枕木方向から見た際に（後述の図２に示す側面図参照）、架線と異なる方向に延伸している架線金具を検出することができる。すなわち、ハンガーに限らず、コネクタ等の架線金具を検出することができる。そのため、以下に例示するもの以外のものでも、架線と異なる方向に延伸している形状をした物体は検出可能である。

ここで、図１〜図３において、従来技術と本発明で検出できる架線金具の適用範囲をまとめる。図１は、架線金具の分類を説明する説明図であり、架線金具を形状の特徴から１群、２群、３群に分け、それぞれの群に具体例を数点載せている。また、図２は、架線設備を側面（枕木方向）から見た図であり、図３は、架線設備を撮影した画像の図である。ここでは、従来技術としては、特許文献３を対象とするが、特許文献１、２でも同様である。

従来技術では、３群のハンガーのみを対象としている。３群とは、架線設備を枕木方向から見た際に（図２参照）、架線と異なる方向に延伸しており、かつ、その延伸方向が架線の法線方向となる架線金具である。理論上、ドロッパも従来技術で検出可能と考える。

一方、本発明は、３群を含む２群を対象としている。２群は、架線設備を枕木方向から見た際に（図２参照）、架線と異なる方向に延伸している架線金具であることが条件であるため、コネクタやフィードイヤー等も検出することが可能となる。

このように、従来技術では、ハンガーのように、延伸方向が架線の法線方向となる架線金具を検出できる。これは、本発明でも同じく検出できる。一方、コネクタのような、延伸方向が架線の法線方向でない、曲線を持つような形状であると、従来技術では検出できないが、本発明では検出可能である。なお、交差金具のような、架線と異なる方向に延伸していない金具は、従来技術、本発明ともに検出できない。

従って、本発明で検出する架線金具としては、例えば、以下のものが対象となる。
・ハンガー、ドロッパ
・コネクタ、フィードイヤー、ダブルイヤー
・曲線引金具、支持物

以下、上述した架線金具を検出する本発明に係る架線金具検出装置及び方法について、図４〜図２６を参照して、その実施形態を説明する。

なお、以降の説明において、「ライン」とは、ラインセンサカメラ（以降、ラインセンサ）等の測域センサで、１回スキャンした時に撮影される線状の画像（走査線の輝度信号）のことである。例えば、ラインセンサが１０００Ｈｚで測定する際、１秒間に得られるライン数は１０００ラインとなる。

［実施例１］
図４は、本発明に係る架線金具検出装置の設置例を示す説明図である。また、図５は、本実施例の架線金具検出装置を示すブロック図であり、図６は、図５に示した架線金具検出装置で実施する架線金具検出方法を説明するフローチャートである。また、図７〜図１４は、図５で説明する画像Ｇ１〜Ｇ８を各々示す模式図である。

本発明に係る架線金具検出装置は、画像処理により架線金具を検出するものであり、図４に示すように、電車車両（以降、車両と呼ぶ）１の屋根上に設置されたラインセンサ２と、車両１の内部に設置された画像処理部３とを備えている。また、架線（トロリ線）４は吊架線５に概ね等間隔に設置された複数のハンガー６によって支持されている。

ラインセンサ２は、車両１の屋根上の側方に設置され、その光軸が車両１の進行方向に直交するように、且つ、その視野に一つのハンガー６が収まるように設置角度及び仰角を設定されている。図４中の一点鎖線は、車両１の進行方向に垂直に撮影されたラインセンサ２の撮影ラインを示しており、ラインセンサ２によって車両１の走行中に撮影された画像信号が画像処理部３に入力される。

画像処理部３は、入力された画像信号の処理、解析を行って、架線金具を検出するものであり、演算装置３１と記録装置３２とから構成されている。本実施例では、画像処理部３は、シンプルな構成とするため、昼間撮影画像に対してのみに画像処理を行う構成となっている。ここで、昼間撮影画像とは、夜間撮影画像のように空が架線よりも暗く映らないことを指し、トンネルや高架橋等も架線上空に無いことを前提としている。

従って、本実施例において、画像処理部３は、図５に示すように、ラインセンサ画像作成部３１ａ、画像輝度反転部３１ｃ、ＧＳＴＨ処理部３１ｆ、グレースケールオープニング処理部３１ｇ、２値化処理部３１ｈ、クロージング処理部３１ｉ、ラベリング処理部３１ｊ、金具判定部３１ｋ、メモリＭ１、Ｍ２から構成されている。各構成要素の機能については、図６に示すフローチャートと共に説明する。

本実施例の架線金具検出方法について、図６のフローチャートを参照すると共に、図５及び図７〜図１４も参照して説明をする。なお、図７においては、画像を見やすくするため、実際の画像のコントラスト及び明るさを調整して図示している。

（ステップＳ１）
ラインセンサ画像作成部３１ａは、車両１の走行中にラインセンサ２から入力される画像信号（ライン）を時系列的に並べて、ラインセンサ画像Ｇ１を作成する。作成されたラインセンサ画像Ｇ１は、メモリＭ１に記録され、その後、メモリＭ２に記録される。ラインセンサ画像Ｇ１としては、例えば、図７に示すような画像が得られ、この図７では、一例として、架線４、吊架線５と共に、ハンガー６、コネクタ７が撮影されている。この図７は、上述したように、昼間撮影画像である。

（ステップＳ２）
画像輝度反転部３１ｃは、ラインセンサ画像Ｇ１が入力されると、０から２５５の輝度値で表現されたグレースケールのラインセンサ画像Ｇ１に対し、輝度値を反転させる輝度反転処理を行って、輝度反転処理後のラインセンサ画像Ｇ２をメモリＭ２へ保存する。具体的には、輝度値０を２５５に、１を２５４に、・・・、２５４を１に、２５５を０にしている。この輝度反転処理の結果、図７に示す元画像のラインセンサ画像Ｇ１は、図８に示すラインセンサ画像Ｇ２に変換されることになる。これにより、架線４、吊架線５、ハンガー６、コネクタ７が白、背景が黒となる画像を作成でき、後段のＧＳＴＨ処理を行えるようにしている。

（ステップＳ３）
ＧＳＴＨ処理部３１ｆは、ラインセンサ画像Ｇ２が入力されると、ラインセンサ画像Ｇ２に対して、横方向ではなく、縦方向にＧＳＴＨ処理を行う。具体的には、まず、縦方向にグレースケールオープニング処理（収縮してから膨張する処理）を行うことで、ハンガー６やコネクタ７等の横線を消す。ここで行う収縮膨張の回数は、ハンガー６やコネクタ７の縦方向の長さよりも大きな値に設定することで、ハンガー６やコネクタ７等の横線を消すことができるようになる。続いて、図８に示すラインセンサ画像Ｇ２からグレースケールオープニング処理をした画像を引くことで、図９に示すように、ハンガー６やコネクタ７、そして、架線４や吊架線５の縁のみが残るようなラインセンサ画像Ｇ３を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

ＧＳＴＨ処理部３１ｆでは、撮影された架線４や吊架線５がラインセンサ画像Ｇ２中で縦方向となっているので、縦方向にＧＳＴＨ処理を行っているが、例えば、撮影された架線４や吊架線５がラインセンサ画像Ｇ２中で横方向となっていれば、その方向と同じ横方向にＧＳＴＨ処理を行えば良い。つまり、ＧＳＴＨ処理は、架線４や吊架線５の延伸方向に行えば良い。

（ステップＳ４）
グレースケールオープニング処理部３１ｇは、ラインセンサ画像Ｇ３が入力されると、ラインセンサ画像Ｇ３中に残った架線４や吊架線５の縁を消すため、横方向にグレースケールオープニング処理を行う。具体的には、図９に示すラインセンサ画像Ｇ３中に残った架線４や吊架線５の縁よりも大きな値でグレースケールオープニング処理を行うことで、図１０に示すように、架線４や吊架線５の縁を消去したラインセンサ画像Ｇ４を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

グレースケールオープニング処理部３１ｇでは、架線４や吊架線５がラインセンサ画像Ｇ３中で縦方向となっているので、横方向にグレースケールオープニング処理を行っているが、例えば、架線４や吊架線５がラインセンサ画像Ｇ３中で横方向となっていれば、その方向と垂直な縦方向にグレースケールオープニング処理を行えば良い。つまり、グレースケールオープニング処理は、架線４や吊架線５の延伸方向に垂直な方向に行えば良い。

（ステップＳ５）
２値化処理部３１ｈは、ラインセンサ画像Ｇ４が入力されると、グレースケールを白黒２値に変換する２値化処理を行う。このときの２値化閾値は、背景よりも大きく、かつ、非常に小さな輝度値（例えば、１０等）を設定する。つまり、背景の輝度値よりも大きな値はすべて２５５に変換する。この２値化は、固定値で行っても良いし、動的に閾値を決定する手法（例えば、大津の２値化等）を用いても良い。この処理により、図１１に示すように、２値化されたラインセンサ画像Ｇ５を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ６）
ラインセンサ画像Ｇ５では、ＧＳＴＨ処理部３１ｆで消した架線４や吊架線５の幅だけ、ハンガー６やコネクタ７の架線金具は途切れた塊となってしまっている。そのため、クロージング処理部３１ｉは、ラインセンサ画像Ｇ５が入力されると、途切れた塊をくっつけるため、横方向にクロージング処理（膨張してから収縮する処理）を行う。このとき、クロージング処理の膨張収縮回数は、架線４や吊架線５の幅よりも大きな値を設定する。この処理により、図１２に示すように、架線４や吊架線５の幅で一度途切れたハンガー６やコネクタ７の架線金具が再度くっついた２値化のラインセンサ画像Ｇ６を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

クロージング処理部３１ｉでは、ＧＳＴＨ処理部３１ｆで縦方向にＧＳＴＨ処理を行っているので、横方向にクロージング処理を行っているが、例えば、ＧＳＴＨ処理部３１ｆで横方向にＧＳＴＨ処理を行えば、ＧＳＴＨ処理の方向に垂直な縦方向にクロージング処理を行えば良い。つまり、クロージング処理は、架線４や吊架線５の延伸方向に垂直な方向に行えば良い。

（ステップＳ７）
ラベリング処理部３１ｊは、ラインセンサ画像Ｇ６が入力されると、２値化画像の白色塊を検出し、それぞれの塊にラベル付けをするラベリング処理を行う。例えば、図１２に示すラインセンサ画像Ｇ６にラベリング処理を行うことにより、図１３に示すように、検出した白色塊の各々にラベルＬ１〜Ｌ６を付けたラベル付きラインセンサ画像Ｇ７を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ８）
金具判定部３１ｋは、ラベル付きラインセンサ画像Ｇ７が入力されると、ラベルＬ１〜Ｌ６の白色塊の大きさを見て、架線金具かノイズかを判定する。大きさが小さいものはノイズであるものとして除去し、一定の大きさ以上の白色塊を架線金具と判定する。この結果、図１４に示すように、ハンガー６とコネクタ７のみを抽出した画像Ｇ８を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。このとき、白色塊の形状を見て、架線金具の種別を判定しても良い。例えば、ハンガー６であれば長方形な形状であり、コネクタ７であれば曲率を持つような形状である。そのような形状から架線金具の種類まで判定することが可能である。

なお、上述したラベリング処理部３１ｊは、視認性のためにはあった方がよいが、必須ではない。ラベリング処理部３１ｊがない場合には、金具判定部３１ｋには、ラインセンサ画像Ｇ６が入力され、金具判定部３１ｋは、ラインセンサ画像Ｇ６に対して、白色塊の検出を行い、検出した白色塊の大きさを見て、架線金具かノイズかを判定すればよい。

以上説明したように、本実施例では、画像中で所定の方向に伸びる架線４や吊架線５をまず初めに除去し、残ったものを検出しており、これにより、架線設備を枕木方向から見た際に、架線４や吊架線５と異なる方向に延伸しているハンガー６やコネクタ７等の架線金具を検出することができる。

［実施例２］
図１５は、本実施例の架線金具検出装置を示すブロック図であり、図１６は、図１５に示した架線金具検出装置で実施する架線金具検出方法を説明するフローチャートである。また、図１７〜図２６は、図１５で説明する画像Ｇ１０〜Ｇ１９を各々示す模式図である。

上述した図４で説明したように、本発明に係る架線金具検出装置は、ラインセンサ２と画像処理部３とを備え、画像処理部３は、演算装置３１と記録装置３２とから構成されている。本実施例では、画像処理部３は、実施例１に対し、夜間撮影画像やトンネルや高架橋等が架線上空にある場合に対しても画像処理を行う構成となっている。

従って、本実施例において、画像処理部３は、図１５に示すように、ラインセンサ画像作成部３１ａ、昼夜判定部３１ｂ、画像輝度反転部３１ｃ、明るさ補正部３１ｄ、メディアンフィルタ処理部３１ｅ、ＧＳＴＨ処理部３１ｆ、グレースケールオープニング処理部３１ｇ、２値化処理部３１ｈ、クロージング処理部３１ｉ、ラベリング処理部３１ｊ、金具判定部３１ｋ、メモリＭ１、Ｍ２から構成されている。つまり、実施例１に示した画像処理部３の構成に対し、昼夜判定部３１ｂと明るさ補正部３１ｄとメディアンフィルタ処理部３１ｅが加わった構成となる。各構成要素の機能については、図１６に示すフローチャートと共に説明する。

本実施例の架線金具検出方法について、図１６のフローチャートを参照すると共に、図１５及び図１７〜図２６も参照して説明をする。なお、図１７及び図１８においては、画像を見やすくするため、実際の画像のコントラスト及び明るさを調整して図示している。

（ステップＳ１１）
ラインセンサ画像作成部３１ａは、車両１の走行中にラインセンサ２から入力される画像信号（ライン）を時系列的に並べて、ラインセンサ画像Ｇ１０を作成する。作成されたラインセンサ画像Ｇ１０は、メモリＭ１に保存され、その後、メモリＭ２に保存される。ラインセンサ画像Ｇ１０としては、例えば、図１７に示すような画像が得られ、この図１７では、一例として、架線４、吊架線５と共に、ハンガー６が撮影されている。この図１７は、夜間撮影画像である。

（ステップＳ１２）
昼夜判定部３１ｂは、ラインセンサ画像Ｇ１０が入力されると、ラインセンサ画像Ｇ１０を構成するそれぞれのラインに対して昼夜判定処理を行う。つまり、各ラインの明るさが昼（昼と同等）なのか夜（夜と同等）なのかを判定する。判定基準は、各ラインにおいて、その明るさの中央値が閾値以上であれば昼とし、閾値以下であれば夜とする。例えば、架線上空にトンネルや高架橋等がある場合には、架線上空が照明等で昼と同等に明るければ昼と判定し、架線上空が夜と同等に暗ければ夜と判定する。昼夜判定処理の閾値はラインセンサ２の状態によって適切な値を設定しておく。各ラインに対する昼夜判定処理の結果を昼夜フラグデータとしてメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ１３）
画像輝度反転部３１ｃは、ラインセンサ画像Ｇ１０及び昼夜フラグデータが入力されると、実施例１と同様に、ラインセンサ画像Ｇ１０の輝度値を反転させる輝度反転処理を行うが、昼夜フラグデータに基づいて、昼夜判定部３１ｂで明るさが昼（昼と同等）と判定されたラインのみに輝度反転を行って、輝度反転処理後のラインセンサ画像Ｇ１１をメモリＭ２へ保存する。例えば、図１７に示す夜間撮影のラインセンサ画像Ｇ１０の場合は、輝度反転処理を行っても、全ラインが夜判定されているので、図１８に示すラインセンサ画像Ｇ１１のように、何も変化しない。一方、図７に示す昼間撮影のラインセンサ画像Ｇ１の場合は、全ラインが昼判定されているので、図８に示すラインセンサ画像Ｇ２のように変換されることになる。

（ステップＳ１４）
明るさ補正部３１ｄは、ラインセンサ画像Ｇ１１及び昼夜フラグデータが入力されると、昼夜判定部３１ｂで明るさが夜（夜と同等）と判定されたラインに対して、白と黒（明暗）の差を大きくするように輝度値を補正する明るさ補正処理を行って、明るさ補正処理後のラインセンサ画像Ｇ１２をメモリＭ２へ保存する。この補正方法は自由であり、例えば、上位０．３５％を輝度値２５５に飽和させるような線形補正を行う。その結果、図１７に示す元画像のラインセンサ画像Ｇ１０は、全ラインが夜判定されているため、図１９に示すようなラインセンサ画像Ｇ１２に変換されることになる。これにより、架線４、吊架線５、ハンガー６が白、背景が黒となる画像を作成でき、後段のＧＳＴＨ処理を行えるようにしている。

（ステップＳ１５）
メディアンフィルタ処理部３１ｅは、明るさ補正部３１ｄにより、背景に発生した白い点々（ごま塩ノイズ）を除去するためにメディアンフィルタを掛ける処理である。従って、ラインセンサ画像Ｇ１２が入力されると、メディアンフィルタ処理を行う。この処理により、図２０に示すようなラインセンサ画像Ｇ１３を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ１６）
ＧＳＴＨ処理部３１ｆは、ラインセンサ画像Ｇ１３が入力されると、実施例１と同様に、ラインセンサ画像Ｇ１３に対して、縦方向にＧＳＴＨ処理を行う。この処理により、図２１に示すようなラインセンサ画像Ｇ１４を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

なお、上述したメディアンフィルタ処理部３１ｅは、ノイズ除去の観点からはあった方がよいが、必須ではない。メディアンフィルタ処理部３１ｅがない場合には、ＧＳＴＨ処理部３１ｆには、ラインセンサ画像Ｇ１２が入力され、ＧＳＴＨ処理部３１ｆは、ラインセンサ画像Ｇ１２に対して、縦方向にＧＳＴＨ処理を行えばよい。

（ステップＳ１７）
グレースケールオープニング処理部３１ｇは、ラインセンサ画像Ｇ１４が入力されると、実施例１と同様に、ラインセンサ画像Ｇ１４中に残った架線４や吊架線５の縁を消すため、横方向にグレースケールオープニング処理を行う。この処理により、図２２に示すようなラインセンサ画像Ｇ１５を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ１８）
２値化処理部３１ｈは、ラインセンサ画像Ｇ１５が入力されると、実施例１と同様に、グレースケールを白黒２値に変換する２値化処理を行う。この処理により、図２３に示すようなラインセンサ画像Ｇ１６を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ１９）
クロージング処理部３１ｉは、ラインセンサ画像Ｇ１６が入力されると、実施例１と同様に、途切れた塊をくっつけるため、横方向にクロージング処理を行う。この処理により、図２４に示すようなラインセンサ画像Ｇ１７を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

（ステップＳ２０）
ラベリング処理部３１ｊは、ラインセンサ画像Ｇ１７が入力されると、実施例１と同様に、２値化画像の白色塊を検出し、それぞれの塊にラベル付けをするラベリング処理を行う。この処理により、図２５に示すようなラベル付きラインセンサ画像Ｇ１８を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。例えば、図２４に示すラインセンサ画像Ｇ１７にラベリング処理を行うことにより、図２５に示すように、検出した白色塊の各々にラベルＬ１〜Ｌ３を付けたラベル付きラインセンサ画像Ｇ１８を得ることができる。

（ステップＳ２１）
金具判定部３１ｋは、ラベル付きラインセンサ画像Ｇ１８が入力されると、実施例１と同様に、ラベルＬ１〜Ｌ３の白色塊の大きさを見て、架線金具かノイズかを判定する。大きさが小さいものはノイズであるものとして除去し、一定の大きさ以上の白色塊を架線金具と判定する。この結果、図２６に示すように、ハンガー６のみを抽出した画像Ｇ１９を得ることができ、これをメモリＭ２へ保存する。

なお、ここでも、上述したラベリング処理部３１ｊは、視認性のためにはあった方がよいが、必須ではない。ラベリング処理部３１ｊがない場合には、金具判定部３１ｋには、ラインセンサ画像Ｇ１７が入力され、金具判定部３１ｋは、ラインセンサ画像Ｇ１７に対して、白色塊の検出を行い、検出した白色塊の大きさを見て、架線金具かノイズかを判定すればよい。

以上説明したように、本実施例では、画像を構成する各ラインが昼なのか夜なのか（又はトンネル等なのか）を判定することで、昼夜を問わずに、画像中で所定の方向に伸びる架線４や吊架線５をまず初めに除去し、残ったものを検出しており、これにより、架線設備を枕木方向から見た際に、架線４や吊架線５と異なる方向に延伸しているハンガー６等の架線金具を検出することができる。

本発明は、画像処理による架線金具の検出装置及び方法に好適なものである。

１ 電車車両
２ ラインセンサカメラ
３ 画像処理部
４ 架線
５ 吊架線
６ ハンガー
７ コネクタ
３１ 演算装置
３１ａ ラインセンサ画像作成部
３１ｂ 昼夜判定部
３１ｃ 画像輝度反転部
３１ｄ 明るさ補正部
３１ｅ メディアンフィルタ処理部
３１ｆ ＧＳＴＨ処理部
３１ｇ グレースケールオープニング処理部
３１ｈ ２値化処理部
３１ｉ クロージング処理部
３１ｊ ラベリング処理部
３１ｋ 金具判定部
３２ 記録装置

Claims (8)

1. 電車車両の走行中に架線及び架線設備を前記電車車両の進行方向に対して垂直に撮影するラインセンサカメラと、
   前記ラインセンサカメラから出力された画像信号を時系列に並べて作成した画像に対し、画像処理を行って、前記画像の中から架線金具を検出する画像処理部とを有し、
   前記画像処理部は、
   前記画像の中から前記架線と同じ方向に延伸しているものを除去し、残ったものを検出することにより、前記架線と異なる方向に延伸している前記架線金具を検出する
   ことを特徴とする架線金具検出装置。
2. 請求項１に記載の架線金具検出装置において、
   前記画像処理部は、
   前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、輝度反転処理を行う画像輝度反転部と、
   前記画像輝度反転部で前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行うＧＳＴＨ処理部と、
   前記ＧＳＴＨ処理部で前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行うグレースケールオープニング処理部と、
   前記グレースケールオープニング処理部で前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行う２値化処理部と、
   前記２値化処理部で前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行うクロージング処理部と、
   前記クロージング処理部で前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する金具判定部と、
   を有する
   ことを特徴とする架線金具検出装置。
3. 請求項１に記載の架線金具検出装置において、
   前記画像処理部は、
   前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、前記画像信号毎に明るさが昼と同等か又は夜と同等かを判定する昼夜判定部と、
   前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、前記昼夜判定部で明るさが昼と同等と判定された前記画像信号に輝度反転処理を行う画像輝度反転部と、
   前記画像輝度反転部で前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、前記昼夜判定部で明るさが夜と同等と判定された前記画像信号に明暗の差を大きくする明るさ補正処理を行う明るさ補正部と、
   前記明るさ補正部で前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行うＧＳＴＨ処理部と、
   前記ＧＳＴＨ処理部で前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行うグレースケールオープニング処理部と、
   前記グレースケールオープニング処理部で前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行う２値化処理部と、
   前記２値化処理部で前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行うクロージング処理部と、
   前記クロージング処理部で前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する金具判定部と、
   を有する
   ことを特徴とする架線金具検出装置。
4. 請求項３に記載の架線金具検出装置において、
   前記画像処理部は、
   前記明るさ補正部で前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、メディアンフィルタ処理を行うメディアンフィルタ処理部を有し、
   前記ＧＳＴＨ処理部は、前記メディアンフィルタ処理部で前記メディアンフィルタ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に前記ＧＳＴＨ処理を行う
   ことを特徴とする架線金具検出装置。
5. 電車車両の走行中にラインセンサカメラを用いて架線及び架線設備を前記電車車両の進行方向に対して垂直に撮影し、
   前記ラインセンサカメラから出力された画像信号を時系列に並べて画像を作成し、
   前記画像の画像処理の際、前記画像の中から前記架線と同じ方向に延伸しているものを除去し、残ったものを検出することにより、前記架線と異なる方向に延伸している架線金具を検出する
   ことを特徴とする架線金具検出方法。
6. 請求項５に記載の架線金具検出方法において、
   前記画像処理の際、
   前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、輝度反転処理を行い、
   前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行い、
   前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行い、
   前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行い、
   前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行い、
   前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する
   ことを特徴とする架線金具検出方法。
7. 請求項５に記載の架線金具検出方法において、
   前記画像処理の際、
   前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、前記画像信号毎に明るさが昼と同等か又は夜と同等かを判定し、
   前記ラインセンサカメラから出力された前記画像信号を時系列に並べて作成した前記画像に対し、明るさが昼と同等と判定された前記画像信号に輝度反転処理を行い、
   前記輝度反転処理を行った前記画像に対し、明るさが夜と同等と判定された前記画像信号に明暗の差を大きくする明るさ補正処理を行い、
   前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向にＧＳＴＨ処理を行い、
   前記ＧＳＴＨ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にグレースケールオープニング処理を行い、
   前記グレースケールオープニング処理を行った前記画像に対し、２値化処理を行い、
   前記２値化処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に垂直な方向にクロージング処理を行い、
   前記クロージング処理を行った前記画像の中から白色塊を検出し、検出した前記白色塊の大きさから、前記架線金具かどうかを判定する
   ことを特徴とする架線金具検出方法。
8. 請求項７に記載の架線金具検出方法において、
   前記明るさ補正処理を行った後、前記明るさ補正処理を行った前記画像に対し、メディアンフィルタ処理を行い、
   前記メディアンフィルタ処理を行った前記画像に対し、前記架線の延伸方向に前記ＧＳＴＨ処理を行う
   ことを特徴とする架線金具検出方法。