JP2021054576A - ロープ巻掛本数検出装置及びクレーン - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成でワイヤロープの巻掛本数を検出できるロープ巻掛本数検出装置及びクレーンを提供する。【解決手段】ロープ巻掛本数検出装置１Ａは、ブームヘッド１２１に設けられた複数の先端シーブ１５０との間にワイヤロープ１３０が巻き掛けられた複数のフックシーブ１７０を備え、ワイヤロープ１３０によってブームヘッド１２１に吊されたフック１４０を、そのフック１４０の上から撮像して画像データを生成する撮像装置１０と、画像データからワイヤロープ１３０に沿った線分を検出し、検出した線分のうち、画像データの画像中央側から画像周縁へ延びる線分の数に基づいて、複数のフックシーブ１７０と複数の先端シーブ１５０へのワイヤロープ１３０の巻掛本数を求める制御部２０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明はロープ巻掛本数検出装置及びクレーンに関する。

クレーンでは、荷を吊り上げるときに、フックに設けられた複数のフックシーブとブーム先端部に設けられた複数の先端シーブにワイヤロープが掛け回される。このとき、ワイヤロープが複数回、フックシーブと先端シーブに掛け回されることがある。

このようなワイヤロープの掛け回しをすると、フックシーブと先端シーブへのワイヤロープの巻掛本数に応じて、ワイヤロープの張力、ウインチの負荷等が変化する。このため、クレーンを正確に制御したりクレーンの安全性を高めたりするには、ワイヤロープの巻掛本数を求める必要がある。そこで、フックシーブと先端シーブへのワイヤロープの巻掛本数を検出するロープ巻掛本数検出装置が開発されている。

例えば、特許文献１には、ワイヤロープ先端のロープソケットがブーム先端部に配置されているか否かを検出するセンサと、ブーム先端部の先端シーブにワイヤロープが巻き掛けられているか否かを検出するセンサと、各センサの出力データに基づいて、ワイヤロープの巻掛本数を求める制御部と、を備えるロープ巻掛本数検出装置が開示されている。

特許文献２には、ブーム先端部に吊され、ワイヤロープが通された第一円筒体と、第一円筒体と異なる高さに、ブーム先端部に吊され、ワイヤロープが通された第二円筒体と、ワイヤロープ先端のフックによって第一円筒体が押し上げられたときに出力する第一スイッチと、同フックによって第二円筒体が押し上げられたときに出力する第二スイッチと、第一スイッチと第二スイッチの出力の時間差に基づいてワイヤロープの巻掛本数を求める判定部と、を備えるロープ巻掛本数検出装置が開示されている。

特開平１０−７３７９号公報 特開２００９−１０７７４５号公報

特許文献１に記載のロープ巻掛本数検出装置では、ブーム先端部の先端シーブ毎にワイヤロープを検出するセンサが設けられている。また、ブーム先端部にロープソケットを検出するセンサが設けられている。このため、装置の構成が複雑である。

また、特許文献２に記載のロープ巻掛本数検出装置では、第一円筒体及び第二円筒体がブーム先端部に吊されている。また、第一円筒体及び第二円筒体にワイヤロープが通されている。さらに、第一円筒体及び第二円筒体の押し上げを検出する第一スイッチ及び第二スイッチが設けられている。このため、特許文献２に記載のロープ巻掛本数検出装置でも、装置の構成が複雑である。

本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、簡易な構成でワイヤロープの巻掛本数を検出できるロープ巻掛本数検出装置及びクレーンを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明の第一の観点に係るロープ巻掛本数検出装置は、
ブーム先端部に設けられた複数の先端シーブとの間にワイヤロープが巻き掛けられた複数のフックシーブを備え、前記ワイヤロープによって前記ブーム先端部に吊られたフックを、該フックの上から撮像して画像データを生成する撮像装置と、
前記画像データから前記ワイヤロープに沿った線分を検出し、検出した前記線分のうち、前記画像データの画像中央側から画像周縁へ延びる線分の数に基づいて、前記複数のフックシーブと前記複数の先端シーブへの前記ワイヤロープの巻掛本数を求める巻掛本数検出部と、
を備える。

好ましくは、前記巻掛本数検出部は、前記線分の、前記画像データの前記周縁にある端部の数をカウントすることにより、前記線分の数をカウントする。

好ましくは、前記巻掛本数検出部は、前記画像データから前記ワイヤロープのエッジを求め、求めた前記エッジから前記ワイヤロープの前記線分を検出する。

或いは、前記巻掛本数検出部は、前記ワイヤロープを、前記複数のフックシーブと前記複数の先端シーブとに巻掛本数を変えて掛け回す毎に、前記フック及び、前記フックに設けられた複数のフックシーブとブーム先端部に設けられた複数の先端シーブとに巻き掛けられたワイヤロープの前記フック側にある部分を撮像して得た複数の画像データによって学習されたニューラルネットワークの学習済みモデルを用いて、前記画像データを、前記複数のフックシーブと前記複数の先端シーブへの前記ワイヤロープの巻掛本数に応じて分類する。

好ましくは、前記撮像装置は、前記フックに吊られる荷を監視する吊荷監視カメラである。

本発明の第二の観点に係るクレーンは、本発明の第一の観点に係るロープ巻掛本数検出装置を備える。

本発明の構成によれば、巻掛本数検出部が、撮像装置によって生成された画像データからワイヤロープに沿った線分を検出し、検出した線分のうち、画像データの画像中央側から画像周縁へ延びる線分の数に基づいて、複数のフックシーブと複数の先端シーブへのワイヤロープの巻掛本数を求めるだけである。このため、装置の構成が簡易である。

本発明の実施の形態１に係るロープ巻掛本数検出装置が装備されたラフテレーンクレーンの側面図である。 ラフテレーンクレーンが備えるフックシーブと先端シーブに巻き掛けされたワイヤロープの一例を示す概念図である。 実施の形態１に係るロープ巻掛本数検出装置の構成を示すブロック図である。 ロープ巻掛本数検出装置が備える撮像装置が撮像した画像の一例を示す図である。 ロープ巻掛本数検出装置が備える制御部のハードウエア構成図である。 実施の形態２に係るロープ巻掛本数検出装置の構成を示すブロック図である。 ロープ巻掛本数検出装置が備える分類ニューラルネットワークの構成を示す概念図である。

以下、本発明の実施の形態に係るロープ巻掛本数検出装置及びクレーンについて図面を参照して詳細に説明する。なお、図中、同一又は同等の部分には同一の符号を付す。

（実施の形態１）
実施の形態１に係るロープ巻掛本数検出装置は、ラフテレーンクレーンに装備され、ワイヤロープの巻掛本数を検出する装置である。まず、図１を参照して、ラフテレーンクレーンの構成について説明する。続いて、図２を参照して、ワイヤロープの巻き掛けと検出対象である巻掛本数について説明する。次に、図３−図５を参照して、ロープ巻掛本数検出装置の構成について説明する。

図１は、本発明の実施の形態１に係るロープ巻掛本数検出装置１Ａが装備されたラフテレーンクレーン１００の側面図である。

ラフテレーンクレーン１００は、図１に示すように、走行機能を有する車両本体１０１の上に旋回体１１０を介して設けられたブーム１２０と、ブーム１２０の先端部から垂下するワイヤロープ１３０と、ワイヤロープ１３０に接続された、荷を吊るためのフック１４０と、を備えている。

ブーム１２０は、基部のフートピンがブラケットに取り付けられると共に、その中間部が起伏シリンダに支えられている。これにより、ブーム１２０は、起伏することができる。また、ブーム１２０は、テレスコピック式であり、伸縮することができる。ブーム１２０の先端には、ブームヘッド１２１が設けられている。その内部には、先端シーブ１５０が設けられている。先端シーブ１５０には、ワイヤロープ１３０が巻き掛けられている。

ワイヤロープ１３０は、先端シーブ１５０からブーム１２０の基部に向かって延びている。その基部の近傍には、ワイヤロープ１３０が接続されたウインチドラム１６０が設けられている。ワイヤロープ１３０は、ウインチドラム１６０が回転することにより、巻き上げ、繰り下げされる。

一方、ワイヤロープ１３０は、上述した先端シーブ１５０に巻き掛けられた後、その下へ垂下している。その先には、フック１４０が接続されている。

フック１４０には、フックシーブ１７０が設けられている。そして、ワイヤロープ１３０にかかる張力を小さくするため、ワイヤロープ１３０がフックシーブ１７０と、上述した先端シーブ１５０とに巻き掛けられている。

このフックシーブ１７０と先端シーブ１５０への、ワイヤロープ１３０の巻き掛けの数、すなわち、巻掛本数がロープ巻掛本数検出装置１Ａの検出対象である。続いて、図２を参照して、この巻き掛けと巻掛本数について説明する。

図２は、ラフテレーンクレーン１００が備えるフックシーブ１７０と先端シーブ１５０に巻き掛けされたワイヤロープ１３０の一例を示す概念図である。なお、図２では、理解を容易にするため、各シーブの隙間を大きくして、各シーブの位置を明確にしている。また、先端シーブ１５０の符号１５０を、シーブの数に合わせて、符号１５１−１５４としている。フックシーブ１７０についても同様に符号１７０を、符号１７１−１７４としている。

図２に示すように、フック１４０には、４つのフックシーブ１７１−１７４が同軸に設けられている。同様に、ブームヘッド１２１にも、４つの先端シーブ１５１−１５４が同軸に設けられている。また、ブームヘッド１２１には、先端シーブ１５１にワイヤロープ１３０を導くための、先端後部シーブ１５５が設けられている。

ワイヤロープ１３０は、先端後部シーブ１５５に掛けられた後、先端シーブ１５１に掛けられ、その下側、すなわちフック１４０の側に延ばされている。さらに、ワイヤロープ１３０は、フック１４０のフックシーブ１７１に巻き掛けられている。続いて、ワイヤロープ１３０は、その上側、すなわち、ブームヘッド１２１の側に延ばされている。

その後、ワイヤロープ１３０は、先端シーブ１５２、フックシーブ１７２、先端シーブ１５３、フックシーブ１７３、先端シーブ１５４の順序で、各シーブに巻き掛けられている。ワイヤロープ１３０は、先端シーブ１５４に巻き掛けられた後、フック１４０の側に延ばされ、フック１４０が備えるブロック部１４１に固定されている。

ワイヤロープ１３０は、以上の巻き掛けにより、ブームヘッド１２１とフック１４０の間を往復し、結果７つのシーブに巻き掛けられている。この各シーブに巻き掛けられた数のことを巻掛本数という。なお、図２には、巻掛本数が７であるワイヤロープ１３０の巻き掛けの例が示されている。

ラフテレーンクレーン１００では、上述したフック１４０のブロック部１４１のほか、ブームヘッド１２１にワイヤロープ１３０の先端を固定することができる。ラフテレーンクレーン１００のオペレータは、ワイヤロープ１３０の張力を小さくするため、フック１４０に吊り下げる荷の重量に応じて、先端シーブ１５１−１５４とフックシーブ１７１−１７４への巻き掛けを変更する。また、ワイヤロープ１３０の固定先を変更する。

例えば、オペレータは、先端後部シーブ１５５に掛けた後、ワイヤロープ１３０を先端シーブ１５１にだけ巻き掛け、その先端をフック１４０のブロック部１４１に固定する。すなわち、ワイヤロープ１３０を巻掛本数が１の状態にする。その他、オペレータは、ワイヤロープ１３０を先端シーブ１５１とフックシーブ１７１に巻き掛け、その先端をブームヘッド１２１に固定する。すなわち、ワイヤロープ１３０を巻掛本数が２の状態にする。

このように、オペレータは、荷の重量に応じて、所望の巻掛本数で、ワイヤロープ１３０を巻き掛ける。なお、図２に示すブームヘッド１２１とフック１４０の場合、巻掛本数は、シーブの数から最大８である。

図１に戻って、ラフテレーンクレーン１００には、負荷を算出してラフテレーンクレーン１００の転倒、破損を防止する過負荷防止装置２００が装備されている。過負荷防止装置２００は負荷を算出する。その算出時にワイヤロープ１３０の巻掛本数を用いて荷の重さを求める。一般に、オペレータが、操作パネル等の入力手段を用いて、過負荷防止装置２００に巻掛本数を入力する。

しかし、上述したように、ワイヤロープ１３０の巻き掛けは複雑である。その結果、オペレータが、巻掛本数を誤ってカウントし、その誤った数を巻掛本数として入力してしまうことがある。その場合、過負荷防止装置２００が正しい荷の重さを求めることができず、十分に機能しなくなるおそれがある。

そこで、正確な巻掛本数を得るため、ラフテレーンクレーン１００には、ロープ巻掛本数検出装置１Ａが装備されている。次に、図３−図５を参照して、ロープ巻掛本数検出装置１Ａの構成について説明する。

図３は、ロープ巻掛本数検出装置１Ａの構成を示すブロック図である。図４は、ロープ巻掛本数検出装置１Ａが備える撮像装置１０が撮像した画像の一例を示す図である。図５は、ロープ巻掛本数検出装置１Ａが備える制御部２０のハードウエア構成図である。

図３に示すように、ロープ巻掛本数検出装置１Ａは、撮像装置１０と、画像処理、巻掛本数検出等の各種処理を行う制御部２０と、制御部２０の処理で使用されるデータ及びプログラム等が格納された記憶部３０と、を備える。

撮像装置１０には、フック１４０に吊り下げられた荷を監視する吊荷監視カメラが使用されている。すなわち、撮像装置１０は、図１に示すように、ブームヘッド１２１に設置されている。そして、図示しないレンズを下に向け、ブームヘッド１２１から吊り下げられたワイヤロープ１３０の一部分とフック１４０を撮像する。

詳細には、ワイヤロープ１３０は、上述したように、フックシーブ１７０と先端シーブ１５０とに巻き掛けられている。撮像装置１０は、そのワイヤロープ１３０の巻掛状態を撮像するため、レンズを、フック１４０に向けている。これにより、撮像装置１０は、図４に示すように、フック１４０を上から視たときの画像を撮像する。その結果、撮像装置１０は、フック１４０と、フック１４０からその周辺に延びていくワイヤロープ１３０と、を撮像する。

図３に戻って、撮像装置１０は、撮像して作成した画像データを制御部２０に送信する。

一方、ロープ巻掛本数検出装置１Ａは、図５に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０と、メモリ６０と、撮像装置１０と接続するためのＩ／Ｏポート７０と、を備えている。

制御部２０は、記憶部３０に格納されたロープ巻掛本数検出プログラム３１をＣＰＵ５０が実行することにより実現されている。そして、ソフトウエアとして構成される処理ブロックを有する。すなわち、制御部２０は、図３に示す画像取得部２１、画像分析部２２及び、巻掛本数検出部２３の各処理ブロックを有する。

画像取得部２１は、撮像装置１０が生成した画像データを取得する。例えば、撮像装置１０が１秒間に３０フレームの画像データを生成する場合、そのうちの１フレームに相当する画像データを取得する。なお、画像分析部２２及び巻掛本数検出部２３の処理能力にもよるが、画像取得部２１は、撮像装置１０が画像データを生成する毎に、その画像データを取得しても良い。

画像分析部２２は、画像取得部２１が取得した画像データから画像の濃淡のエッジを算出するエッジ算出部２２１と、エッジ算出部２２１が算出した濃淡のエッジから、ワイヤロープ１３０を線分として検出する線分検出部２２２と、を有する。

エッジ算出部２２１は、濃淡差の境界、すなわちエッジを算出するためのソーベルフィルタを用いて、各画素のエッジ値を求める。

詳細には、エッジ算出部２２１は、記憶部３０からフィルタデータ３２を読み出し、そのフィルタデータ３２に含まれる、縦方向のエッジを検出するためのソーベルフィルタを用いて、各画素の縦方向のエッジ値を求める。また、エッジ算出部２２１は、読み出したフィルタデータ３２に含まれる、横方向のエッジを検出するためのもう一つのソーベルフィルタを用いて、各画素の横方向のエッジ値を求める。

ここで、エッジ値は、ソーベルフィルタに方向性があるため、例えば、画像の左から右へ画素の輝度が低くなる場合、正の値をとり、その逆の場合に負の値をとる。すなわち、エッジ値は、エッジの強度のほか、濃淡の方向性を示す。

エッジ算出部２２１は、求めた各画素のエッジ値からエッジ画像を生成する。

線分検出部２２２は、エッジ算出部２２１が生成したエッジ画像から、線分を検出する。

詳細には、線分検出部２２２は、エッジ値の絶対値が所定の閾値よりも大きい画素が一定の長さ以上に連続する部分を線分として検出する。そして、線分検出部２２２は、検出した線分を、エッジ値が正の値の線分とエッジ値が負の値の線分とに分類する。続いて、線分検出部２２２は、正の値を示すエッジ値の線分と、その線分と隣合い、かつ傾きの差が一定の範囲内にある負の値を示すエッジ値の線分との組み合わせを画像内全領域から求める。線分検出部２２２は、求めた線分の組み合わせそれぞれを、ワイヤロープ１３０それぞれの一対の輪郭線とする。線分検出部２２２は、一対の輪郭線から、それら輪郭線の間に位置する中間線を求める。

巻掛本数検出部２３は、線分検出部２２２が求めた中間線のうち、画像の端部、すなわち、画像の周縁まで延びる中間線を、ブームヘッド１２１の先端シーブ１５０から延びるワイヤロープ１３０を示す線と判定する。或いは先端シーブ１５０へ戻るワイヤロープ１３０を示す線と判定する。これは、撮像装置１０が、画面中央側のフック１４０から画面周縁まで延びていく状態のワイヤロープ１３０の画像を撮像することに基づく。巻掛本数検出部２３は、判定して得た線の数を、巻掛本数とする。これにより、巻掛本数検出部２３は、巻掛本数を検出する。

巻掛本数検出部２３は、検出した巻掛本数を、過負荷防止装置２００に送信する。過負荷防止装置２００は、受信した巻掛本数が、オペレータの入力した本数と一致するか否かを判定する。巻掛本数検出部２３は、一致しない場合、表示パネルに警告を表示する。或いはブザーに警告音を発生させる。これにより、オペレータに確認を促し、クレーン作業の安全性を確保する。

なお、巻掛本数検出部２３が、線分検出部２２２が求めた中間線から巻掛本数を検出しているが、巻掛本数検出部２３は、線分検出部２２２が輪郭とした線分から巻掛本数を検出しても良い。

また、巻掛本数検出部２３は、検出した巻掛本数を、過負荷防止装置２００に送信しているが、ロープ巻掛本数検出装置１Ａそれ自体が表示パネルを備え、その表示パネルに検出した巻掛本数を表示して、オペレータに確認を促しても良い。

以上のように、実施の形態１に係るロープ巻掛本数検出装置１Ａでは、制御部２０が撮像装置１０によって生成された画像データから巻掛本数を求めるだけなので、装置の構成が簡易である。また、ロープ巻掛本数検出装置１Ａでは、特殊なセンサをラフテレーンクレーン１００に設けることなく、巻掛本数を検出できる。

ロープ巻掛本数検出装置１Ａが検出した巻掛本数を過負荷防止装置２００に送信するので、過負荷防止装置２００がオペレータの入力した本数と照合することにより、過負荷防止装置２００の誤動作を防止できる。また、過負荷防止装置２００が正確な荷の荷重を算出できる。

また、撮像装置１０が吊荷監視装置であるので、巻掛本数を検出するだけでなく、荷の監視もできる。さらに、既存の吊荷監視装置を使用することにより、製造コストを小さくすることができる。

（実施の形態２）
実施の形態１に係るロープ巻掛本数検出装置１Ａでは、画像分析部２２が画像のエッジを求め、さらに線分を検出している。そして、巻掛本数検出部２３が、画像分析部２２が検出した線分から、巻掛本数を検出している。しかし、本発明はこれに限定されない。実施の形態２に係るロープ巻掛本数検出装置１Ｂは、分類ニューラルネットワーク２４を備え、その分類ニューラルネットワーク２４が、上記画像分析部２２と巻掛本数検出部２３の処理を行う。

以下、図６及び図７を参照して、実施の形態２に係るロープ巻掛本数検出装置１Ｂの構成について説明する。実施の形態２では、実施の形態１と異なる構成について説明する。

図６は、実施の形態２に係るロープ巻掛本数検出装置１Ｂの構成を示すブロック図である。図７は、ロープ巻掛本数検出装置１Ｂが備える分類ニューラルネットワーク２４の構成を示す概念図である。

図６に示すように、制御部２０は、実施の形態１で説明した画像取得部２１と、分類ニューラルネットワーク２４と、を備えている。

分類ニューラルネットワーク２４は、画像データを、ワイヤロープ１３０の巻掛本数に応じて分類する。

詳細には、分類ニューラルネットワーク２４は、ニューロンと呼ばれるノードを複数個、有している。それらノードが結合している。これにより、分類ニューラルネットワーク２４は、入力層２４１、中間層２４２及び出力層２４３を有する。中間層２４２は、１層以上の単数又は複数のＮ層を有する。

入力層２４１の各ノードｉ（ｉ＝１，２・・・ｍ）には、画像データの各画素の値Ｘｉが入力される。

これに対して、中間層２４２では、各層の、前の層の出力が、ノード間の重みで重み付けされ、活性化関数で演算された結果が後の層に伝達される。中間層２４２では、畳み込み層とプーリング層を繰り返すことにより、実施の形態１で説明した画像分析部２２の各処理に相当する特徴マップを生成する。また、巻掛本数検出部２３の判定処理、カウント処理に相当する処理を行う。その結果、中間層２４２は、最終的に、画像データをワイヤロープ１３０の巻掛本数に応じて分類する。そして、その分類結果を出力層２４３に出力する。

出力層２４３は、巻掛本数と同数のノードを有する。そして、各ノードｊ（ｊ＝１・・・ｎ）は、画像データが、ワイヤロープ１３０の巻掛本数に応じて分類される確率Ｐｊを出力する。

分類ニューラルネットワーク２４は、入力層２４１から、ワイヤロープ１３０の巻掛本数に応じて分類された複数の画像データが入力され、かつ出力層２４３から、その分類結果が出力される状態に、予め学習させておく。このとき、ノード間の重みそれぞれをバックプロパゲーション手法により調整する。そして、分類ニューラルネットワーク２４を学習させた後、得られたノード間の重みそれぞれで重みパラメータθを生成し、その重みパラメータθを記憶部３０に記憶させておく。

なお、この学習では、ロープ巻掛本数検出装置１Ｂが装備されるラフテレーンクレーン１００で行われる、ワイヤロープ１３０の巻掛パターンそれぞれの画像データと、ワイヤロープ１３０の巻掛本数と、が対応付けられた学習データを用いる。例えば、図２に示すラフテレーンクレーン１００の場合、学習データは、巻掛本数１−８の巻掛パターンそれぞれの画像データと、その巻掛パターンでの巻掛本数と、が対応付けられた学習データを用いる。学習データには、より正確な学習をするため、巻掛パターン毎に、ブームヘッド１２１からフック１４０までの距離を変えて撮像した複数の画像データを用いると良い。

制御部２０は、記憶部３０から重みパラメータθを読み出し、分類ニューラルネットワーク２４のノード間を結合それぞれの重みを、読み出した重みパラメータθの各値に設定する。これにより、制御部２０は、画像データをワイヤロープ１３０の巻掛本数に応じて分類する学習済みモデルを構築する。

制御部２０は、学習済みモデルが構築された分類ニューラルネットワーク２４の入力層２４１に、画像取得部２１で得た画像データを入力し、出力層２４３の、最も確率が大きい出力値を示すノード、すなわち、最も確からしい巻掛本数を、ワイヤロープ１３０の巻掛本数と判定する。これにより、制御部２０は、ワイヤロープ１３０の巻掛本数を検出する。

以上のように、実施の形態２に係るロープ巻掛本数検出装置１Ｂでは、分類ニューラルネットワーク２４が画像データをワイヤロープ１３０の巻掛本数に応じて分類する。このため、実施の形態１と比較して、装置の構成がより簡易である。

また、分類ニューラルネットワーク２４がワイヤロープ１３０の巻掛パターンを学習させることにより、どのラフテレーンクレーン１００、どのフック１４０でも、ロープ巻掛本数検出装置１Ｂを装備させることができる。

以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではない。例えば、実施の形態１及び２では、制御部２０が、検出したワイヤロープ１３０の巻掛本数を過負荷防止装置２００に出力しているが、本発明はこれに限定されない。制御部２０が、過負荷防止装置２００に出力するか否かは任意である。

例えば、制御部２０は、ロープ巻掛本数検出装置１Ａ、１Ｂが表示パネルを備える場合、過負荷防止装置２００に検出した巻掛本数を出力せず、その表示パネルに巻掛本数のデータを出力しても良い。この場合、表示パネルは、吊荷監視カメラの画像を表示する監視用モニターであっても良い。

また、ロープ巻掛本数検出装置１Ａ、１Ｂが過負荷防止装置２００から、過負荷防止装置２００に入力された巻掛本数のデータを受信し、受信した巻掛本数と検出した巻掛本数を比較することにより、過負荷防止装置２００に入力された巻掛本数が正しいか否かを判定しても良い。この場合、判定結果を過負荷防止装置２００にフィードバックしたり表示パネルに警告を表示したりすると良い。このような形態でもラフテレーンクレーン１００の安全性を高めることができる。

実施の形態１では、エッジ算出部２２１が画像のエッジを検出し、線分検出部２２２が検出されたエッジから線分を検出している。しかし、本発明はこれに限定されない。エッジ算出部２２１及び線分検出部２２２に換えて、画像内の人物のポーズを検出する、ＯｐｅｎＰｏｓｅと呼ばれる画像認識処理部を用いても良い。ＯｐｅｎＰｏｓｅでは、人物の器官点、例えば、肩、肘、手等を検出し、各器官点の関係を識別するが、フック１４０のフックシーブ１７０とワイヤロープ１３０の画像端部を器官点とし、これら器官点の関係から線分を求めてその線分を含む画像データを生成しても良い。この場合、得られた画像データを、実施の形態２で説明した分類ニューラルネットワーク２４に入力し、分類ニューラルネットワーク２４から、ワイヤロープ１３０の巻掛本数の分類結果を得ても良い。

実施の形態２では、分類ニューラルネットワーク２４に撮像装置１０で撮像した画像データをそのまま入力している。しかし、本発明はこれに限定されない。撮像装置１０で撮像した画像に、エッジ抽出、エッジ強調、ノイズ除去、２値化等の画像処理を施した後、その画像処理後の画像データを分類ニューラルネットワーク２４に入力しても良い。この場合、分類ニューラルネットワーク２４は、画像処理後の画像データを含む学習データを用いて、分類ニューラルネットワーク２４を予め学習させておくと良い。

実施の形態２では、分類ニューラルネットワーク２４が予め学習しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、ロープ巻掛本数検出装置１Ｂが学習器を備え、学習器が、撮像装置１０が撮像して作成した画像データと、その画像のときに、オペレータが過負荷防止装置２００に入力した巻掛本数と、を含む学習データに用いて、分類ニューラルネットワーク２４を学習させても良い。

実施の形態１及び２では、撮像装置１０が吊荷監視カメラであるが、本発明はこれに限定されない。撮像装置１０は、フック１４０の上面側を撮像できる装置であれば良く、吊荷監視カメラ以外のカメラ、例えば、ロープ巻掛本数検出装置１Ａ、１Ｂ専用のカメラであっても良い。

実施の形態１及び２では、撮像装置１０がブームヘッド１２１に設置されているが、撮像装置１０は、複数のフックシーブ１７０−１７４を備え、ワイヤロープ１３０によってブームヘッド１２１に吊られたフック１４０を、すなわち、ブーム先端部に吊られたフック１４０を、そのフック１４０の上から撮像できる限りにおいて、撮像装置１０が設置される位置は任意である。

実施の形態１及び２では、ロープ巻掛本数検出装置１Ａ、１Ｂがラフテレーンクレーン１００に装備されているが、本発明は、ワイヤロープ１３０が、フック１４０に設けられた複数のフックシーブ１７０とブーム１２０の先端部に設けられた複数の先端シーブ１５０とに巻き掛けられるクレーン全般に適用可能である。

１Ａ，１Ｂ…ロープ巻掛本数検出装置、１０…撮像装置、２０…制御部、２１…画像取得部、２２…画像分析部、２３…巻掛本数検出部、２４…分類ニューラルネットワーク、３０…記憶部、３１…ロープ巻掛本数検出プログラム、３２…フィルタデータ、５０…ＣＰＵ、６０…メモリ、７０…Ｉ／Ｏポート、１００…ラフテレーンクレーン、１０１…車両本体、１１０…旋回体、１２０…ブーム、１２１…ブームヘッド、１３０…ワイヤロープ、１４０…フック、１４１…ブロック部、１５０，１５１−１５４…先端シーブ、１５５…先端後部シーブ、１６０…ウインチドラム、１７０，１７１−１７４…フックシーブ、２００…過負荷防止装置、２２１…エッジ算出部、２２２…線分検出部、２４１…入力層、２４２…中間層、２４３…出力層、θ…重みパラメータ

Claims (6)

1. ブーム先端部に設けられた複数の先端シーブとの間にワイヤロープが巻き掛けられた複数のフックシーブを備え、前記ワイヤロープによって前記ブーム先端部に吊られたフックを、該フックの上から撮像して画像データを生成する撮像装置と、
   前記画像データから前記ワイヤロープに沿った線分を検出し、検出した前記線分のうち、前記画像データの画像中央側から画像周縁へ延びる線分の数に基づいて、前記複数のフックシーブと前記複数の先端シーブへの前記ワイヤロープの巻掛本数を求める巻掛本数検出部と、
   を備えるロープ巻掛本数検出装置。
2. 前記巻掛本数検出部は、前記線分の、前記画像データの前記周縁にある端部の数をカウントすることにより、前記線分の数をカウントする、
   請求項１に記載のロープ巻掛本数検出装置。
3. 前記巻掛本数検出部は、前記画像データから前記ワイヤロープのエッジを求め、求めた前記エッジから前記ワイヤロープの前記線分を検出する、
   請求項１又は２に記載のロープ巻掛本数検出装置。
4. 前記巻掛本数検出部は、前記ワイヤロープを、前記複数のフックシーブと前記複数の先端シーブとに巻掛本数を変えて掛け回す毎に、前記フック及び、前記フックに設けられた複数のフックシーブとブーム先端部に設けられた複数の先端シーブとに巻き掛けられたワイヤロープの前記フック側にある部分を撮像して得た複数の画像データによって学習されたニューラルネットワークの学習済みモデルを用いて、前記画像データを、前記複数のフックシーブと前記複数の先端シーブへの前記ワイヤロープの巻掛本数に応じて分類する、
   請求項１又は２に記載のロープ巻掛本数検出装置。
5. 前記撮像装置は、前記フックに吊られる荷を監視する吊荷監視カメラである、
   請求項１から４のいずれか１項に記載のロープ巻掛本数検出装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載のロープ巻掛本数検出装置を備えるクレーン。

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