JP2020134189A - 漏油検出装置及び漏油検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも、漏油を高感度で検出する漏油検出装置及び漏油検出方法を提供することを目的とする。【解決手段】油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、油入機器を撮影する撮像機と、紫外光源及び撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像機で撮像した画像を保存する記憶装置と、記憶装置で保存された画像を処理する画像処理装置と、画像処理装置での処理結果を表示する表示装置と、で構成され、画像処理装置は、紫外光源を照射して油入機器を撮影する場合に得られる第１の画像と、第１の画像の撮影条件とは相違する撮影条件で油入機器を撮影した第２の画像との強度値差分を青成分の強度値で取得することで強度値差分を表す画像を取得し、強度値差分を表す画像に対してコントラストを調整し、予め定めた閾値と比較して閾値より大きい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置。【選択図】図２

Description

本発明は、貯油タンクや変圧器等の油入機器に適用されるのに好適な漏油検出装置及び漏油検出方法に関する。

従来から貯油タンクや変圧器等の油入機器では、劣化或いは事故等により、油漏れ（漏油）が発生する懸念があった。漏油は、環境汚染や災害につながる可能性があるため、初期段階の漏油を簡易、かつ、高精度に検出する技術が求められてきた。一般的に紫外光を油に照射して放出される蛍光を検出することで漏油を検出する技術があるが、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合には漏油の検出精度が低下する。

この問題を解決する技術として特許文献１に記載されたものがある。この文献には、可視光カメラのシャッター時間幅及びタイミングを決定するトリガー信号を備え、トリガー信号と同期した照射タイミング可視光カメラが３０コマ／秒で画像を取り込む。そして制御部が連続する偶数コマと奇数コマのいずれかのトリガー信号と同期して１．７ｍｓ〜２４ｍｓのゲート幅で発光動作信号を発生させる励起光源照射における画像と、照射しない場合に得られる画像との両画像の輝度の差分で漏油を判別する技術が記載されている。

特許第５３５１０８１号

しかし、特許文献１に記載の技術は、太陽光照射する環境で高強度な励起光源を利用しないと、対象物表面に付着した薄い油膜の検出が困難である。これは発明者の実験結果により得た図１に示すことから分かる。本実験の条件は、屋外：環境照度３８５０ルクス、紫外光強度１９２０μＷ／ｃｍ２、油の膜厚は約１ｍｍである。

実験手法としては、市販の紫外光ＬＥＤライトを用いて油が付着した対象物の表面に照射する。紫外光ＬＥＤライト、カメラと対象物を固定する。

まず、ＬＥＤライトを照射しない場合について、カメラで撮影すると、図１上方の左側の画像が得られた。次に、ＬＥＤライトを照射して、同じようにカメラで撮影すると、図１上方の右側の画像が得られた。この二枚画像に対して、画素ごとで輝度を算出し差分した後得られた画像は図１下方に示すように漏油を判別することが困難であった。

本発明の目的は、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも、漏油を高感度で検出する漏油検出装置及び漏油検出方法を提供することにある。

以上のことから本発明においては「油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、油入機器を撮影する撮像機と、紫外光源及び撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像機で撮像した画像を保存する記憶装置と、記憶装置で保存された画像を処理する画像処理装置と、画像処理装置での処理結果を表示する表示装置と、で構成され、画像処理装置は、紫外光源を照射して油入機器を撮影する場合に得られる第１の画像と、第１の画像の撮影条件とは相違する撮影条件で油入機器を撮影した第２の画像との強度値差分を青成分の強度値で取得することで強度値差分を表す画像を取得し、強度値差分を表す画像に対してコントラストを調整し、予め定めた閾値と比較して閾値より大きい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置」としたものである。

また本発明においては「油入機器の漏油を検出する漏油検出方法であって、紫外光を照射して油入機器を撮影する場合に得られる第１の画像と、前記第１の画像の撮影条件とは相違する撮影条件で前記油入機器を撮影した第２の画像との強度値差分を青成分の強度値で取得することで強度値差分を表す画像を取得し、前記強度値差分を表す画像に対してコントラストを調整し、予め定めた閾値と比較して閾値より大きい部位を漏油付着部位と認識する漏油検出方法」としたものである。

本発明によれば、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも、漏油を高感度で検出することのできる漏油検出装置及び漏油検出方法を実現することが可能となる。

特許文献１に記載の技術を適用した際の実験結果を示す図。 本発明の実施例１に係る漏油検出装置１００の概略構成例を示す図。 本発明の実施例１に係る漏油検出方法の一連の処理手順を示す図。 紫外光源を変圧器用鉱油に照射した際に得られたスペクトルのポーチ図。 （１）式による画素強度値の計算結果を示す図。 本発明の実施例２に係る漏油検出方法の一連の処理手順を示す図。 実施例２の画像処理で利用したトーンカーブ調整方法の一例を示す図。 実施例２の画像処理で利用したトーンカーブ調整方法の一例を示す図。 実施例２のトーンカーブ調整で得られた実験結果の画像を示す図。 実施例３に係る漏油検出処理を説明するフローチャート。 実施例４に係る漏油検出処理を説明するフローチャート。 実施例５に係る漏油検出処理を説明するフローチャート。 実施例６に係る漏油検出処理を説明するフローチャート。 実施例７に係る漏油検出処理を説明するフローチャート。 実施例８に係る漏油検出処理を説明するフローチャート。

以下、図面を用いて本発明の実施例に係る漏油検出装置及び漏油検出方法について説明する。なお、各実施例において同一構成部品には同符号を使用する。

本実施例では変電所内の油入変圧器を例として油入機器の表面に付着した薄い油膜を検査することについて、図２から図５を用いて説明する。

図２は、本発明の実施例１に係る漏油検出装置１００の概略構成例を示す図である。この場合、検査対象物１は、変圧器、コンデンサ、ＧＩＳ（ガス絶縁開閉装置）の油圧操作器、整流器、インバータ、コンバータ等の油入機器である。本実施例では、変電所の中に配置されている油入変圧器を検査対象物１として説明する。

漏油検出装置１００は、紫外光源２、撮像機３、各装置２、３の動作を制御する制御装置４、撮像した画像を保存する記憶装置５、保存された画像を処理する画像処理装置６、処理結果を表示する表示装置７で構成される。本発明では、係る漏油検出装置１００により検査対象物１の表面に付着した漏油８を撮影するとともに、検査結果を表示装置７に表示する。なお紫外光源２、撮像機３、あるいは表示装置７を除いた漏油検出装置１００の構成部位は、多くの場合に計算機により構成される。

このうち紫外光源２は、ブラックライトやＬＥＤ紫外光源及び紫外光成分が含まれるランプに可視光カットフィルタ装着などを利用することができる。撮像機３は、可視光を撮影するデジタルカメラや監視カメラ等の汎用品を利用することができる。なお、カラー撮像機能を有するのが望ましい。

図３は、本発明の実施例１に係る漏油検出方法の一連の処理手順を示す図である。これらの手順は、検査対象物１への照射から漏油の有無判定に至る、計算機の演算部を用いて実施される一連の手順を示している。

図３のフローチャートにおいて、最初の処理ステップＳ１１では検査対象物１へ紫外光源２から紫外光を照射しない状態を保ち、この状態で処理ステップＳ２１において撮像機３で画像撮影し、得られた画像１を記憶装置５に保存する。この時の画像１は、例えば昼間の太陽光で撮影したものである。

次の処理ステップＳ３１では検査対象物１へ紫外光源２を照射し、この照射状態で処理ステップＳ４１において撮像機３で画像撮影し、得られた画像２を記憶装置５に保存する。この時の画像２は、紫外光で撮影したものである。

なお画像１と画像２は、いずれも同じ検査対象物１を同じ角度、距離などの同一条件の下で撮像したものであり、画像上の各部位は対応部位を示していることは言うまでもない。また２つの画像は画像領域を縦横にｍ×ｎ分割した小領域ごとにデジタル情報化されて記憶装置５に保存されている。各小領域の情報はこの領域の輝度（強度）に関する情報を含み、輝度の情報は例えば２５６諧調の情報として表されている。

次に処理ステップＳ５１では、２つの画像１、２の対応する小領域ごとに輝度（強度）値の差分を求める。ただし、ここでの差分は各小領域における輝度（強度）に関する情報のうち青色成分についての差分とされる。そうすることで差分から得られる白黒の差分画像３が作成、保存される。

図４に、３６５ｎｍのピーク値をもつ紫外光源を変圧器用鉱油に照射した際に得られたスペクトルのポーチ図を示す。４０５ｎｍ付近に最も強いピークが観察された。この波長では青色が主成分である。そのため、カラー撮像機では、内部に装着した赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の三色カラーフィルタで実物の色情報を測定できる。例えば、青い光では、得られた画像上に、青（Ｂ）の強度値は最も大きい。青い成分以外の部位と比較すると、青（Ｂ）の強度値の差分が最も大きい。このように、青い成分の強度値を利用することで画像１と画像２の差の最大化を図ることができる。

但し、図１にも示した通り薄い油膜の場合には差分後の画像３では油の部位を確認できない。そのため、この差分後の画像に対してさらに画像処理を行う。

図２に戻り、処理ステップＳ６１では、画像３に対して、（１）式を利用して、各画素の強度値を調整する。なお（１）式において、Ｉは調整する前の画像３の各画素の強度値であり、Ｉ´は調整後の画素の強度値である。γは、１未満の係数である。
［数１］
Ｉ´＝２５５（Ｉ／２５５）^γ
γ＜１・・・・・・・・・・・・・・（１）
調整後の画像は、画像４として保存される。このとき、差分後画像３は、全体的に暗いので、（１）式を利用すると画像全体的に明るくなる。

なお定数値２５５について、これを２５５より小さい不変な数値、例えば、画像上各画素の強度値の最大値Ｉｍａｘに変更しても特に問題がないが、２５５を利用すると、油付着部位と付着しない部位の差が大きくなる場合もある。

図５に示すように、（１）式を用いて油付着部位Ａと付着しない部位Ｂとの強度値の差を大きくすることができる。例えば、調整する前に、油付着部位画素Ａの強度値は３、付着しない部位画素Ｂの強度値は１のとき、上記（１）式に代入してγの値は０．２とした場合、計算結果は油付着部位Ａにおける画素の強度値は１６４、付着しない部位Ｂにおける画素の強度値は８４になる。これに伴い差分が大きくなって、油付着部位Ａと付着しない部位Ｂを判定しやすくなる。無論、画像により最も判定しやすいγの値が存在するため、それに合わせて最適なγを設定すればよい。本手法によって画像のコントラストを調整することで、漏油付着部位Ａの検出感度を向上することができる。なお、（１）式のみではなくて他の類似の式も存在し、適宜利用可能である。

例えば、コントラストを調整する他の式として、（２）式と（３）式がある。
［数２］
Ｉ´＝Ｉ＋Ｋ×（Ｉ−（Ｉｍａｘ＋Ｉｍｉｎ）／２） （２）
但し、Ｉ＞（Ｉｍａｘ＋Ｉｍｉｎ）／２
［数３］
Ｉ´＝Ｉ−Ｋ×（（Ｉｍａｘ＋Ｉｍｉｎ）／２−Ｉ） （３）
但し、Ｉ＜（Ｉｍａｘ＋Ｉｍｉｎ）／２
基本的に、画像の画素ごとの強度値を利用して、数学的な計算を行うことで、油付着部位Ａと付着しない部位Ｂの強度値の差を大きくして、いわゆるコントラストを調整すればよい。

図３のフローチャートに戻り、処理ステップＳ７１では調整後の画像４における各画素の強度値Ｉ´を、漏油と判定する閾値Ｉｔｈと比較して、Ｉｔｈより大きい強度値Ｉ´の画素を漏油部位と認識する。

なお本発明を実施するにあたり、図３のすべての手順を実施する必要はなくて、また実施する場所の状況に応じて、一部の手順のみを実施するものであってもよい。また油の種類によって、照射光源の波長と蛍光の色が違う場合、適切な光源とカメラの青、赤、緑を選択すると、本手法を適用することができる。

本実施例の漏油検出装置により、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも高精度に漏油の検出ができる。

次に、本発明の実施例２に係る漏油検出方法について、図６、図７（ａ）、図７（ｂ）、図８を用いて説明する。実施例２では、漏油検出装置１００の構成は実施例１と同じであり、協調処理の手法のみが実施例１とは相違している。このため、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

図６は、本発明の実施例２に係る漏油検出方法の一連の処理手順を示す図である。この一連のフローでは、処理ステップＳ１２から処理ステップＳ５２まで、及び処理ステップＳ７２は、実施例１の処理ステップＳ１１から処理ステップＳ５１まで、及び処理ステップＳ７１と同じ処理を実施する。よって実施例１との相違部分である処理ステップＳ６２のみ説明する。処理ステップＳ６２では、トーンカーブ調整を利用して画像３を強調処理する。

トーンカーブ調整の考え方について、図７（ａ）と図７（ｂ）の２種類の例で説明する。
図７（ａ）と図７（ｂ）の左側には、調整する前の画像３の各小領域の強度値Ｉを入力輝度値として横軸に表記し、各小領域の各諧調における発生頻度を出力輝度値として縦軸に表記している。この特性は、各小領域の強度値Ｉを例えば２５６諧調で表記した時に、強度の各諧調における発生頻度をヒストグラムにより表記したものである。このヒストグラム表記によれば、低い諧調の輝度に発生頻度が集中しており、中間領域から高領域の諧調では発生頻度が極端に低下する。このことは、検出された諧調の幅が極端に小さく、諧調間の差分での判別が困難であることを表している。なお、図７（ａ）と図７（ｂ）の左側の特性は、入出力間の相関が線形のカーブＬで表されたものということができる。

このことから実施例２では、トーンカーブ調整により、特に低領域でのゲインが高くなるようなゲイン補正を行うものである。このうち図７（ａ）はその右側に示すように飽和特性のゲインを持たせ、図７（ｂ）はその右側に示すように低領域でのゲインが高く、中間領域と高領域でのゲインが低くなるような、Ｓ字状の特性を持たせることにより、低領域での僅かな諧調の差を、拡大して出力可能としたものである。

上記したように、図７（ａ）の左側に示すヒストグラムを見ると、画像処理する前に差分した画像３の各画素の強度値は０の付近に集まっており、カーブＬ上に位置する点の入力輝度値と出力輝度値は同じである。これに対し図７（ａ）の右側に示すように、本画像に対して入力値の小さい領域、すなわち入力輝度値が０に近い領域で入力輝度値を大きい出力輝度値へ調整し、飽和特性を示すカーブＬ´の形のように調整すると漏油部位が鮮明に観察される。例えば、Ｍ点について、調整する前、入力輝度値と出力輝度値は両方ともｍであるが、ゲインを高めることでＭ点をＮ点まで調整すると、入力輝度値ｍ点の出力輝度値はｎとなる。この結果、集中していたヒストグラムが平坦化されることになり、漏油付着部位と付着しない部位のコントラストが強くなる。

なお、図７（ｂ）の右側に示すように、入力輝度値が２５５に近い領域のような入力値の大きい領域に、入力輝度値を小さい出力輝度値へ調整してもよい。例えば、Ｍ´点について、調整する前、入力輝度値と出力輝度値は両方ともｍ´、Ｍ´点をＮ´点まで調整すると、入力輝度値ｍ´点の出力輝度値はｎ´となる。無論、最適な調整値に調整することが望まれる。

なお出力輝度値は入力値の５倍以上の値に設定し、いわゆるトーンカーブの傾きは５以上に設定するのが効果的である。ただし、紫外光の強度、環境光の強度により、最適な値が存在するため、それに合わせて最適値を設定するのがよい。

図８は本手法を利用して調整した画像の一例である。画像１と画像２に対して、各画像の青い（Ｂ）成分を画素ごとに強度値の差分を取り得られる白黒の差分画像３で観察できなかったものが、トーンカーブ調整を利用することで漏油部位が鮮明に観察される。また、上記の調整値を記憶し、自動調整も期待できる。

上記の通り、本実施例の漏油検出方法では実施例１と同様に昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも高精度に漏油の検出が可能となる。なお、トーンカーブ調整については市販の画像処理ソフトに搭載されているため、それらのソフトを利用すると、専用のソフトを作製しなくても、簡単な調整で漏油部位の確認を得ることが期待できる。

本発明の実施例３に係る漏油検出方法について、図９を用いて説明する。実施例３では、漏油検出装置１００の構成は実施例１と同じであり、漏油検出手法のみが実施例１とは相違している。このため、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

図９のフローチャートにおいて、最初の処理ステップＳ１３では検査対象物１へ紫外光源２から紫外光を照射する。このとき処理ステップＳ２３では、撮像機２の前に４０５ｎｍのフィルタを着用した状態で、撮像機３で画像撮影し、得られた画像６を記憶装置５に保存する。また処理ステップＳ３３では、撮像機２の前に６７０ｎｍのフィルタを着用した状態で、撮像機３で画像撮影し、得られた画像７を記憶装置５に保存する。

上記波長での撮影によれば、実施例１での説明の通り、蛍光の中心波長は４０５ｎｍであるため６７０ｎｍの波長では蛍光が完全に観察されない。これにより紫外光源照射の有無と同じ効果が得られる。なお処理ステップＳ３２では、６７０ｎｍの波長に限定しなくても良い。蛍光が観察されない波長ならその値は特定されない。

処理ステップＳ４３では、画像６と画像７に対して、各画像の青成分の強度値を画素ごとに差分を取る。これにより白黒の差分後画像８が得られる。

処理ステップＳ５３では、画像８に対して（１）式を利用して、各画素の強度値を調整する。調整後の画像を画像９として保存する。

処理ステップＳ６３では、調整後の画像９を用いて、漏油と判定する閾値Ｉｔｈと比べ、Ｉｔｈより大きい画素を漏油部位と認識する。

上記の処理を行うことで本実施例の漏油検出では、実施１と同じように昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも高精度に漏油の検出ができる。且、紫外光源のオン・オフ制御は不要とすることができる。

本発明の実施例４に係る漏油検出方法について、図１０を用いて説明する。実施例４では、漏油検出装置１００の構成は実施例１と同じであり、漏油検出手法のみが実施例１とは相違している。このため、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

図１０は、本発明の実施例４に係る漏油検出方法の一連の処理手順を示す図である。この一連のフローでは、処理ステップＳ１４から処理ステップＳ４４まで、及び処理ステップＳ６４は、図９の実施例３の処理ステップＳ１３から処理ステップＳ４３まで、及び処理ステップＳ６３と同じ処理を実施する。よって実施例３との相違部分である処理ステップＳ５４のみ説明する。処理ステップＳ５４では、画像８に対して（１）式を利用して各画素の強度値を調整することに替わり、トーンカーブ調整を利用して画像３を強調処理する。

本実施例の漏油検出方法では、実施例３と同様な効果が得られることは勿論、さらにトーンカーブ調整については市販の画像処理ソフトに搭載されているため、それらのソフトを利用すると、専用のソフトを作製しなくても、簡単な調整で漏油部位の確認を得ることが期待できる。

本発明の実施例５に係る漏油検出方法について、図１１を用いて説明する。実施例５では、漏油検出装置１００の構成は実施例１と同じであり、漏油検出手法のみが実施例１とは相違している。このため、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

図１１は、本発明の実施例５に係る漏油検出方法の一連の処理手順を示す図である。この一連のフローでは、処理ステップＳ６５、処理ステップＳ７５は、図３の実施例１の処理ステップＳ６１、処理ステップＳ７１と同じ処理を実施する。実施例１とは、処理ステップＳ１５から処理ステップＳ５５までの処理内容が相違する。

このフローでは、最初の処理ステップＳ１５において、紫外光源を強度Ｐ１で照射し、処理ステップＳ２５において、撮像機２で画像撮影して画像１１として保存する。また次に処理ステップＳ３５において、紫外光源を強度Ｐ２で照射し、処理ステップＳ４５において、撮像機２で画像撮影して画像１２として保存する。

処理ステップＳ１５と処理ステップＳ３５の紫外光源は、電気的に制御し強度を変化させることができる。また紫外光源と測定物との距離を変化させることもできる。このとき異なる光源を利用してもよい。

処理ステップＳ５５では、画像１１と画像１２に対して、各画像の青成分の強度値の差分を画素ごとに取る。そして白黒の差分後画像１３が得られる。

上記の通り、本実施例の漏油検出装置では、実施例１と同様な効果が得られることは勿論、且、紫外光源のオン・オフ制御はいらなくてもよいため、装置の簡略化を図ることができる。

図１２に示す実施例６に係る漏油検出方法のフローチャートは、図１１に示す実施例５に係る漏油検出方法のフローチャートと、処理ステップＳ６５のみが相違する。

図１２の処理ステップＳ６５では、トーンカーブ調整を利用して画像１３を処理する。

本実施例の漏油検出装置では、実施例５と同様な効果が得られることは勿論、さらにトーンカーブ調整については市販の画像処理ソフトに搭載されているため、それらのソフトを利用すると、専用のソフトを作製しなくても、簡単な調整で漏油部位の確認を得ることが期待できる。

図１３を用いて、実施例６に係る漏油検出方法のフローチャートについて説明する。実施例６では、漏油検出装置１００の構成は実施例１と同じであり、漏油検出手法のみが実施例１とは相違している。このため、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

図１３のフローでは、最初の処理ステップＳ１７において、紫外光源２を照射する際に、対象物１表面に漏油８が付着しない場合の画像１４を記憶部に保存する。

そのうえで、処理ステップＳ２７において紫外光源２を照射し、処理ステップＳ３７において撮像機２で画像撮影し、画像１５として保存する。

処理ステップＳ４７では、画像１４と画像１５に対して、各画像の青成分の強度値を画素ごとに差分を取る。白黒の差分後画像１６が得られる。なお以降の協調処理では、（１）式を適用している。

本実施例の漏油検出装置により、実施例１と同様な効果が得られることは勿論、特に、据え付けタイプの装置で、毎回同じ部位の画像を撮影ができる場合に、一枚画像のみ撮影することで、検出プロセスの簡略化を図る。

図１４に示す実施例８では、図１３の処理ステップＳ５７の（１）式による協調処理が、処理ステップＳ５８のトーンカーブ調整による協調処理を採用したものである。

本実施例の漏油検出装置では、実施例７と同様な効果が得られることは勿論、さらにトーンカーブ調整については市販の画像処理ソフトに搭載されているため、それらのソフトを利用すると、専用のソフトを作製しなくても、簡単な調整で漏油部位の確認を得ることが期待できる。

以上の実施例１から実施例８による漏油検出装置は、要するに「油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、
前記油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、前記油入機器を撮影する撮像機と、前記紫外光源及び前記撮像機の動作を制御する制御装置と、前記撮像機で撮像した画像を保存する記憶装置と、前記記憶装置で保存された画像を処理する画像処理装置と、前記画像処理装置での処理結果を表示する表示装置と、で構成され、
前記画像処理装置は、前記紫外光源を照射して前記油入機器を撮影する場合に得られる第１の画像と、前記第１の画像の撮影条件とは相違する撮影条件で前記油入機器を撮影した第２の画像との強度値差分を青成分の強度値で取得することで強度値差分を表す画像を取得し、前記強度値差分を表す画像に対してコントラストを調整し、予め定めた閾値と比較して閾値より大きい部位を漏油付着部位と認識する漏油検出装置」のように構成されたものである。

ここで、油入機器を撮影した第２の画像とは、図３の実施例１では処理ステップＳ２１における画像１、図６の実施例２では処理ステップＳ２２における画像１、図９の実施例３では処理ステップＳ２３における画像６あるいは処理ステップＳ３３における画像７のいずれか、図１０の実施例４では処理ステップＳ２４における画像６あるいは処理ステップＳ３４における画像７のいずれか、図１１の実施例５では処理ステップＳ２５における画像１１あるいは処理ステップＳ４５における画像１２のいずれか、図１２の実施例６では処理ステップＳ２６における画像１１あるいは処理ステップＳ４６における画像１２のいずれか、図１３の実施例７では処理ステップＳ１７における画像１４、図１４の実施例８では処理ステップＳ１８における画像１４を意味している。

１：検査対象物
２：紫外光源
３：撮像機
４：制御装置
５：記憶装置
６：画像処理装置
７：表示装置
８：漏油
１００：漏油検出装置

Claims (9)

1. 油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、
   前記油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、前記油入機器を撮影する撮像機と、前記紫外光源及び前記撮像機の動作を制御する制御装置と、前記撮像機で撮像した画像を保存する記憶装置と、前記記憶装置で保存された画像を処理する画像処理装置と、前記画像処理装置での処理結果を表示する表示装置と、で構成され、
   前記画像処理装置は、前記紫外光源を照射して前記油入機器を撮影する場合に得られる第１の画像と、前記第１の画像の撮影条件とは相違する撮影条件で前記油入機器を撮影した第２の画像との強度値差分を青成分の強度値で取得することで強度値差分を表す画像を取得し、前記強度値差分を表す画像に対してコントラストを調整し、予め定めた閾値と比較して閾値より大きい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置。
2. 請求項１に記載の漏油検出装置であって、
   前記第２の画像は、前記紫外光源を照射しない撮影条件で前記油入機器を撮影したものであることを特徴とする漏油検出装置。
3. 請求項１に記載の漏油検出装置であって、
   前記第２の画像は、前記撮像機の前に取り付けるフィルタの透過周波数が前記第１の画像におけるフィルタの透過周波数と相違する撮影条件で前記油入機器を撮影したものであることを特徴とする漏油検出装置。
4. 請求項１に記載の漏油検出装置であって、
   前記第２の画像は、前記紫外光源の強度が前記第１の画像における前記紫外光源の強度と相違する撮影条件で前記油入機器を撮影したものであることを特徴とする漏油検出装置。
5. 請求項１に記載の漏油検出装置であって、
   前記第２の画像は、前記油入機器に漏油が生じていない状態で撮影したものであることを特徴とする漏油検出装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の漏油検出装置であって、
   前記コントラストの調整方法がトーンカーブ調整方法であることを特徴とする漏油検出装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の漏油検出装置であって、
   前記コントラストの調整を行った後に、前記強度値差分を表す画像における入力輝度値が０近傍の領域で入力輝度値を大きい輝度値に調整しトーンカーブの傾きは５以上に設定することを特徴とする漏油検出装置。
8. 請求項３に記載の漏油検出装置であって、
   前記紫外光源を照射する際に、蛍光のみ透過するファイルタと蛍光を完全に透過しないファイルタを前記撮像機の前に装着することを特徴とする漏油検出装置。
9. 油入機器の漏油を検出する漏油検出方法であって、
   紫外光を照射して前記油入機器を撮影する場合に得られる第１の画像と、前記第１の画像の撮影条件とは相違する撮影条件で前記油入機器を撮影した第２の画像との強度値差分を青成分の強度値で取得することで強度値差分を表す画像を取得し、前記強度値差分を表す画像に対してコントラストを調整し、予め定めた閾値と比較して閾値より大きい部位を漏油付着部位と認識する漏油検出方法。

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