JP3289456B2 - 画像による異常検出方法 - Google Patents
画像による異常検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像による異常検出方
法及び装置に係わり、更に詳しくは、プラント設備等の
機器における火炎、蒸気、黒煙等の発生を画像処理によ
り検知し、かついずれの異常事象であるか自動判定する
装置に関する。
法及び装置に係わり、更に詳しくは、プラント設備等の
機器における火炎、蒸気、黒煙等の発生を画像処理によ
り検知し、かついずれの異常事象であるか自動判定する
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、プラント設備等の機器における火
炎、蒸気、黒煙等の噴出のような異常検出は、一般にパ
トロール員の目視に頼っていたが、この目視による検出
はプラント構内を点検して巡回するパトロール員の負担
が大きすぎる問題があった。そのため、火炎、蒸気、黒
煙等が噴出するおそれのある領域にテレビカメラを取り
付けて遠隔から監視することが従来から行われていた。
しかし、この手段でも、監視員が常にモニターを注視し
ている必要があり、特に夜間の監視は監視員に大きな負
担を強いるため、ＣＣＤカメラで画像を取り込んで画像
処理により異常事象を自動検出する試みが従来から行わ
れていた。
炎、蒸気、黒煙等の噴出のような異常検出は、一般にパ
トロール員の目視に頼っていたが、この目視による検出
はプラント構内を点検して巡回するパトロール員の負担
が大きすぎる問題があった。そのため、火炎、蒸気、黒
煙等が噴出するおそれのある領域にテレビカメラを取り
付けて遠隔から監視することが従来から行われていた。
しかし、この手段でも、監視員が常にモニターを注視し
ている必要があり、特に夜間の監視は監視員に大きな負
担を強いるため、ＣＣＤカメラで画像を取り込んで画像
処理により異常事象を自動検出する試みが従来から行わ
れていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の画像に
よる異常検出手段は、モノクロ画像により揺らぎを抽出
するだけであり、かかるモノクロ画像による揺らぎ抽出
では、抽出された現象が火炎であるのか、蒸気もしくは
黒煙であるのか判別できない問題点があった。また、Ｃ
ＣＤカメラと監視領域との間に、点検等のため作業員等
が通過すると、これを揺らぎとして検出し異常とみなし
てしまう問題点があった。更に、単なる２入力画像間の
差分による揺らぎ抽出では日照変化等の一過性の外乱
も、揺らぎとして検出し異常とみなしてしまう場合が多
く、信頼性に欠ける問題点があった。
よる異常検出手段は、モノクロ画像により揺らぎを抽出
するだけであり、かかるモノクロ画像による揺らぎ抽出
では、抽出された現象が火炎であるのか、蒸気もしくは
黒煙であるのか判別できない問題点があった。また、Ｃ
ＣＤカメラと監視領域との間に、点検等のため作業員等
が通過すると、これを揺らぎとして検出し異常とみなし
てしまう問題点があった。更に、単なる２入力画像間の
差分による揺らぎ抽出では日照変化等の一過性の外乱
も、揺らぎとして検出し異常とみなしてしまう場合が多
く、信頼性に欠ける問題点があった。
【０００４】本発明はかかる問題点を解決するために創
案されたものである。すなわち、本発明の目的は、画像
処理により火炎、蒸気、黒煙等の噴出のような異常事象
を判別して検出でき、かつ作業員の通過や、日照変化等
の一過性の外乱の影響を受けることなく安定して異常を
検出できる画像による異常検出方法及び装置を提供する
ことにある。
案されたものである。すなわち、本発明の目的は、画像
処理により火炎、蒸気、黒煙等の噴出のような異常事象
を判別して検出でき、かつ作業員の通過や、日照変化等
の一過性の外乱の影響を受けることなく安定して異常を
検出できる画像による異常検出方法及び装置を提供する
ことにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、撮像装
置により対象物の複数の入力カラー画像Ｃi（ｉ＝１，
２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）を適当な時間間隔
を隔てて撮像し、各入力カラー画像Ｃiを順次モノクロ
画像Ｍiへ変換し、前記差分画像Ｍ２を差分画像のため
の２値化しきい値で２値化して差分２値画像Ｍ３とし、
この差分２値画像Ｍ３から入力カラー画像Ｃ i の揺らぎ
領域を抽出し、この揺らぎ領域のカラー判別処理によ
り、抽出された異常が火炎、蒸気、黒煙のいずれである
かを判定する、ことを特徴とする画像による異常検出方
法が提供される。本発明の好ましい実施例によれば、前
記差分累積画像ΣＭ２を２値化し、ノイズ除去した画像
より抽出された面積（画素数）が異常判定しきい値を越
えた場合に異常と判定する。
置により対象物の複数の入力カラー画像Ｃi（ｉ＝１，
２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）を適当な時間間隔
を隔てて撮像し、各入力カラー画像Ｃiを順次モノクロ
画像Ｍiへ変換し、前記差分画像Ｍ２を差分画像のため
の２値化しきい値で２値化して差分２値画像Ｍ３とし、
この差分２値画像Ｍ３から入力カラー画像Ｃ i の揺らぎ
領域を抽出し、この揺らぎ領域のカラー判別処理によ
り、抽出された異常が火炎、蒸気、黒煙のいずれである
かを判定する、ことを特徴とする画像による異常検出方
法が提供される。本発明の好ましい実施例によれば、前
記差分累積画像ΣＭ２を２値化し、ノイズ除去した画像
より抽出された面積（画素数）が異常判定しきい値を越
えた場合に異常と判定する。
【０００６】また、モノクロ画像Ｍiを明部抽出のため
の２値化しきい値で２値化して明部抽出２値画像Ｍ４と
し、これと差分２値画像Ｍ３との間で論理積をとり明部
抽出マスク画像Ｍ６とし、これと入力カラー画像Ｃiと
の間で論理積をとり明部抽出カラー画像Ｃ２とし、この
明部抽出カラー画像Ｃ２に揺らいでいる明るい領域を抽
出する。また、モノクロ画像Ｍｉを暗部抽出のための２
値化しきい値で２値化して暗部抽出２値画像Ｍ５とし、
これと差分２値画像Ｍ３との間で論理積をとり暗部抽出
マスク画像Ｍ７とし、これと入力カラー画像Ｃiとの間
で論理積をとり暗部抽出カラー画像Ｃ３とし、この暗部
抽出カラー画像Ｃ３に揺らいでいる暗いい領域を抽出す
る。
の２値化しきい値で２値化して明部抽出２値画像Ｍ４と
し、これと差分２値画像Ｍ３との間で論理積をとり明部
抽出マスク画像Ｍ６とし、これと入力カラー画像Ｃiと
の間で論理積をとり明部抽出カラー画像Ｃ２とし、この
明部抽出カラー画像Ｃ２に揺らいでいる明るい領域を抽
出する。また、モノクロ画像Ｍｉを暗部抽出のための２
値化しきい値で２値化して暗部抽出２値画像Ｍ５とし、
これと差分２値画像Ｍ３との間で論理積をとり暗部抽出
マスク画像Ｍ７とし、これと入力カラー画像Ｃiとの間
で論理積をとり暗部抽出カラー画像Ｃ３とし、この暗部
抽出カラー画像Ｃ３に揺らいでいる暗いい領域を抽出す
る。
【０００７】更に、複数の入力カラー画像Ｃi（ｉ＝
１，２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）から得られた
前記明部抽出カラー画像Ｃ２、暗部抽出カラー画像Ｃ３
を累積加算してそれぞれ明部抽出累積画像ΣＣ２、暗部
抽出累積画像ΣＣ３とし、これらをカラー判別処理す
る。また、前記マスク画像Ｍ６、Ｍ７からその直前まで
に求めたマスク画像Ｍ６、Ｍ７の累積加算画像ΣＭ
６′、ΣＭ７′を差し引いた領域を明部抽出マスク画像
Ｍ６、暗部抽出マスク画像Ｍ７とする、ことが好まし
い。
１，２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）から得られた
前記明部抽出カラー画像Ｃ２、暗部抽出カラー画像Ｃ３
を累積加算してそれぞれ明部抽出累積画像ΣＣ２、暗部
抽出累積画像ΣＣ３とし、これらをカラー判別処理す
る。また、前記マスク画像Ｍ６、Ｍ７からその直前まで
に求めたマスク画像Ｍ６、Ｍ７の累積加算画像ΣＭ
６′、ΣＭ７′を差し引いた領域を明部抽出マスク画像
Ｍ６、暗部抽出マスク画像Ｍ７とする、ことが好まし
い。
【０００８】
【作用】前記本発明の方法によれば、撮像装置により対
象物の複数の入力カラー画像Ｃi（ｉ＝１，
２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）を適当な時間間隔
を隔てて撮像し、各入力カラー画像Ｃｉ を順次モノク
ロ画像Ｍiへ変換し、モノクロ画像Ｍk+1 とモノクロ画
像Ｍkの差分を差分画像Ｍ２とし、この差分画像Ｍ２を
累積加算した差分累積画像ΣＭ２から対象物の異常を検
出するので、短時間間隔で入力した画像間の差分画像を
連続的に複数回累積加算を行うことで、日照変化等の一
過性の外乱の影響を受けることなく、火炎、蒸気、黒煙
等の揺らいで見える異常事象を精度良く検出することが
できる。
象物の複数の入力カラー画像Ｃi（ｉ＝１，
２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）を適当な時間間隔
を隔てて撮像し、各入力カラー画像Ｃｉ を順次モノク
ロ画像Ｍiへ変換し、モノクロ画像Ｍk+1 とモノクロ画
像Ｍkの差分を差分画像Ｍ２とし、この差分画像Ｍ２を
累積加算した差分累積画像ΣＭ２から対象物の異常を検
出するので、短時間間隔で入力した画像間の差分画像を
連続的に複数回累積加算を行うことで、日照変化等の一
過性の外乱の影響を受けることなく、火炎、蒸気、黒煙
等の揺らいで見える異常事象を精度良く検出することが
できる。
【０００９】また、差分画像Ｍ２を差分画像のための２
値化しきい値で２値化して差分２値画像Ｍ３とし、この
差分２値画像Ｍ３から入力カラー画像Ｃiの揺らぎ領域
を抽出し、この揺らぎ領域のカラー判別処理により、抽
出された異常が火炎、蒸気、黒煙のいずれであるかを判
定するので、異常事象として抽出した画像中の揺らいで
いる領域に対してその構成色成分を解析することによ
り、異常事象と火炎、蒸気、黒煙の異常事象、もしくは
その他の揺らいでいる事象と判別することができる。ま
た、ＣＣＤカメラと監視領域との間に、例えば点検等の
ため作業員等が通過しても、作業服の色を火炎、蒸気、
黒煙と識別できる色にしておけば、これを揺らぎとして
区別することができる。
値化しきい値で２値化して差分２値画像Ｍ３とし、この
差分２値画像Ｍ３から入力カラー画像Ｃiの揺らぎ領域
を抽出し、この揺らぎ領域のカラー判別処理により、抽
出された異常が火炎、蒸気、黒煙のいずれであるかを判
定するので、異常事象として抽出した画像中の揺らいで
いる領域に対してその構成色成分を解析することによ
り、異常事象と火炎、蒸気、黒煙の異常事象、もしくは
その他の揺らいでいる事象と判別することができる。ま
た、ＣＣＤカメラと監視領域との間に、例えば点検等の
ため作業員等が通過しても、作業服の色を火炎、蒸気、
黒煙と識別できる色にしておけば、これを揺らぎとして
区別することができる。
【００１０】
【実施例】以下、本発明の好ましい実施例を図面を参照
して説明する。図１は、本発明による画像による異常検
出装置の全体構成図である。この図において、本発明の
装置は、プラント設備における異常検知の対象となる機
器の前面に配置された撮像装置１（例えばＣＣＤカメ
ラ）、この撮像装置１を旋回させる旋回装置２、撮像装
置１で得た画像信号を画像処理する画像処理装置３、画
像処理した結果を表示する表示装置４（例えば画像用モ
ニタ）、コンピュータ５、コンピュータ用モニタ６、及
びオペレーション用コンソール７からなる。
して説明する。図１は、本発明による画像による異常検
出装置の全体構成図である。この図において、本発明の
装置は、プラント設備における異常検知の対象となる機
器の前面に配置された撮像装置１（例えばＣＣＤカメ
ラ）、この撮像装置１を旋回させる旋回装置２、撮像装
置１で得た画像信号を画像処理する画像処理装置３、画
像処理した結果を表示する表示装置４（例えば画像用モ
ニタ）、コンピュータ５、コンピュータ用モニタ６、及
びオペレーション用コンソール７からなる。
【００１１】撮像装置１で得た画像信号は、画像処理装
置３に入力され、コンピータ５により異常検出処理が実
行される。画像処理装置３、コンピュータ５、表示装置
４は利用形態に合わせて制御盤内に収納してもよい。ま
た、表示方法は表示装置４とモニタ６の両方を使用しな
くてもよい。また接点信号として出力し、ランプ表示に
より表示してもよい。
置３に入力され、コンピータ５により異常検出処理が実
行される。画像処理装置３、コンピュータ５、表示装置
４は利用形態に合わせて制御盤内に収納してもよい。ま
た、表示方法は表示装置４とモニタ６の両方を使用しな
くてもよい。また接点信号として出力し、ランプ表示に
より表示してもよい。
【００１２】図２は、図１の装置の機能構成図である。
本発明の装置の機能は、撮像装置の調整８、検知パラメ
ータの選択９、検知処理１０、及び結果の出力１１から
なる。撮像装置の調整８は、監視対象となる機器の前面
に設置された撮像装置１（ＣＣＤカメラ）の撮像方向
と、レンズの調整を適切な検知処理が行えるように自動
あるいは手動で行う。検知パラメータの選択９は、監視
対象機器の種類やその周囲環境に合わせて異常事象を検
出、識別するためのパラメータを選択、設定する。検知
処理１０は、図１の撮像装置１から入力した画像より、
時間的に連続して揺らいでいる領域を検出し、火炎、蒸
気、黒煙の異常事象を識別する。結果の出力１１は、検
知処理結果を図１の表示装置４で確認する。
本発明の装置の機能は、撮像装置の調整８、検知パラメ
ータの選択９、検知処理１０、及び結果の出力１１から
なる。撮像装置の調整８は、監視対象となる機器の前面
に設置された撮像装置１（ＣＣＤカメラ）の撮像方向
と、レンズの調整を適切な検知処理が行えるように自動
あるいは手動で行う。検知パラメータの選択９は、監視
対象機器の種類やその周囲環境に合わせて異常事象を検
出、識別するためのパラメータを選択、設定する。検知
処理１０は、図１の撮像装置１から入力した画像より、
時間的に連続して揺らいでいる領域を検出し、火炎、蒸
気、黒煙の異常事象を識別する。結果の出力１１は、検
知処理結果を図１の表示装置４で確認する。
【００１３】図３は、画像処理装置３による本発明の画
像による異常検出方法を示すフロー図である。本発明の
方法は、以下のステップにより構成される。 図１の
撮像装置１（例えばＣＣＤカメラ）により監視対象とな
る機器のカラー画像を一定の時間間隔で撮像し、これを
入力カラー画像Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，．．．．Ｃk，
Ｃk+1，．．．．Ｃｎとする。入力カラー画像Ｃiは、そ
れぞれＲ．Ｇ．Ｂデータからなる。一定の時間間隔と計
測回数ｎは、例えば１秒間隔で１０回であり、必要によ
り自由に変更できる。
像による異常検出方法を示すフロー図である。本発明の
方法は、以下のステップにより構成される。 図１の
撮像装置１（例えばＣＣＤカメラ）により監視対象とな
る機器のカラー画像を一定の時間間隔で撮像し、これを
入力カラー画像Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，．．．．Ｃk，
Ｃk+1，．．．．Ｃｎとする。入力カラー画像Ｃiは、そ
れぞれＲ．Ｇ．Ｂデータからなる。一定の時間間隔と計
測回数ｎは、例えば１秒間隔で１０回であり、必要によ
り自由に変更できる。
【００１４】 次いで、入力した各入力カラー画像Ｃ
i（ｉ＝１，２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）をモ
ノクロ画像Ｍiへ変換し、モノクロ画像Ｍk+1よりモノク
ロ画像Ｍkの差分を行う。この差分結果の濃淡画像を差
分画像Ｍ２とし、更に差分画像のための２値化しきい値
で２値化してこれを差分２値画像Ｍ３とする。差分２値
画像Ｍ３には、モノクロ画像Ｍkとモノクロ画像Ｍk+1と
の間で濃淡変化（相違）のある領域、すなわち揺らいで
いる領域が抽出される。
i（ｉ＝１，２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）をモ
ノクロ画像Ｍiへ変換し、モノクロ画像Ｍk+1よりモノク
ロ画像Ｍkの差分を行う。この差分結果の濃淡画像を差
分画像Ｍ２とし、更に差分画像のための２値化しきい値
で２値化してこれを差分２値画像Ｍ３とする。差分２値
画像Ｍ３には、モノクロ画像Ｍkとモノクロ画像Ｍk+1と
の間で濃淡変化（相違）のある領域、すなわち揺らいで
いる領域が抽出される。
【００１５】 モノクロ画像Ｍk+1を明部抽出のため
の２値化しきい値で２値化し、これを明部抽出２値画像
Ｍ４とする。同様に、モノクロ画像Ｍkを暗部抽出のた
めの２値化しきい値で２値化し、これを暗部抽出２値画
像Ｍ５とする。
の２値化しきい値で２値化し、これを明部抽出２値画像
Ｍ４とする。同様に、モノクロ画像Ｍkを暗部抽出のた
めの２値化しきい値で２値化し、これを暗部抽出２値画
像Ｍ５とする。
【００１６】 明部抽出２値画像Ｍ４と暗部抽出２値
画像Ｍ５をそれぞれ、差分２値画像Ｍ３との間で論理積
をとる。結果を明部抽出マスク画像Ｍ６、暗部抽出マス
ク画像Ｍ７とする。論理積により共通部分のみが抽出さ
れ、明部抽出マスク画像Ｍ６には揺らぎ（相違）のある
明るい領域が抽出され、暗部抽出マスク画像Ｍ７には揺
らぎ（相違）のある暗い領域が抽出される。
画像Ｍ５をそれぞれ、差分２値画像Ｍ３との間で論理積
をとる。結果を明部抽出マスク画像Ｍ６、暗部抽出マス
ク画像Ｍ７とする。論理積により共通部分のみが抽出さ
れ、明部抽出マスク画像Ｍ６には揺らぎ（相違）のある
明るい領域が抽出され、暗部抽出マスク画像Ｍ７には揺
らぎ（相違）のある暗い領域が抽出される。
【００１７】 次いで、明部抽出マスク画像Ｍ６と入
力カラー画像Ｃk+1との間で論理積をとり、明部抽出カ
ラー画像Ｃ２を得る。同様に、暗部抽出マスク画像Ｍ７
と入力カラー画像Ｃkとの間で論理積をとり、暗部抽出
カラー画像Ｃ３とする。この論理積により共通部分のみ
が抽出され、明部抽出カラー画面Ｃ２には揺らいでいる
領域中の、明るい部分の入力カラー画像が抽出され、一
方、暗部抽出カラー画面Ｃ３には揺らいでいる領域中
の、暗い部分の入力カラー画像が抽出される。つまり、
濃淡の明るい蒸気や火炎が揺らいでいる場合、明部抽出
カラー画面Ｃ２にはこれらの事象が抽出され、濃淡の暗
い黒煙が揺らいでいる場合、暗部抽出カラー画面Ｃ３に
はこの事象が抽出されることになる。
力カラー画像Ｃk+1との間で論理積をとり、明部抽出カ
ラー画像Ｃ２を得る。同様に、暗部抽出マスク画像Ｍ７
と入力カラー画像Ｃkとの間で論理積をとり、暗部抽出
カラー画像Ｃ３とする。この論理積により共通部分のみ
が抽出され、明部抽出カラー画面Ｃ２には揺らいでいる
領域中の、明るい部分の入力カラー画像が抽出され、一
方、暗部抽出カラー画面Ｃ３には揺らいでいる領域中
の、暗い部分の入力カラー画像が抽出される。つまり、
濃淡の明るい蒸気や火炎が揺らいでいる場合、明部抽出
カラー画面Ｃ２にはこれらの事象が抽出され、濃淡の暗
い黒煙が揺らいでいる場合、暗部抽出カラー画面Ｃ３に
はこの事象が抽出されることになる。
【００１８】 カラー画像をｎ回入力し，〜の処
理を１枚目入力と２枚目入力の間、２枚目入力と３枚目
入力の間というようにｎ−１回行い、得られた差分画像
Ｍ２、明部抽出カラー画像Ｃ２、暗部抽出カラー画像Ｃ
３を累積加算する。それぞれの累積加算画像を、差分累
積画像ΣＭ２、明部抽出累積画像ΣＣ２、暗部抽出累積
画像ΣＣ３とする。
理を１枚目入力と２枚目入力の間、２枚目入力と３枚目
入力の間というようにｎ−１回行い、得られた差分画像
Ｍ２、明部抽出カラー画像Ｃ２、暗部抽出カラー画像Ｃ
３を累積加算する。それぞれの累積加算画像を、差分累
積画像ΣＭ２、明部抽出累積画像ΣＣ２、暗部抽出累積
画像ΣＣ３とする。
【００１９】 この時、の明部抽出マスク画像Ｍ６
と暗部抽出マスク画像Ｍ７を求めるには、前回（１〜ｋ
回）までの処理で求めた領域と重ならないようにするた
め、それまで求めたマスク画像Ｍ６、Ｍ７の累積加算画
像ΣＭ６′、ΣＭ７′を差し引いた領域を明部抽出マス
ク画像Ｍ６、暗部抽出マスク画像Ｍ７としている。
最終的に得られた差分累積画像ΣＭ２を２値化し、ノイ
ズ除去した画像より抽出された面積（画素数）が異常判
定しきい値を越えた場合、何らかの異常と判定される。
と暗部抽出マスク画像Ｍ７を求めるには、前回（１〜ｋ
回）までの処理で求めた領域と重ならないようにするた
め、それまで求めたマスク画像Ｍ６、Ｍ７の累積加算画
像ΣＭ６′、ΣＭ７′を差し引いた領域を明部抽出マス
ク画像Ｍ６、暗部抽出マスク画像Ｍ７としている。
最終的に得られた差分累積画像ΣＭ２を２値化し、ノイ
ズ除去した画像より抽出された面積（画素数）が異常判
定しきい値を越えた場合、何らかの異常と判定される。
【００２０】 の処理により異常と判定された場
合、明部抽出累積カラー画像ΣＣ２と暗部抽出累積カラ
ー画像ΣＣ３に対して、カラー判別処理を行うことで、
抽出された異常事象が火炎、蒸気、黒煙のいずれである
か判定を行う。なお、各々の２値化しきい値の設定方法
は、火炎、蒸気、黒煙などの明るさをあらかじめ調べて
おき、撮像装置を設置する場所の背景の明るさとの比較
で、最適なものを選んで入力する。
合、明部抽出累積カラー画像ΣＣ２と暗部抽出累積カラ
ー画像ΣＣ３に対して、カラー判別処理を行うことで、
抽出された異常事象が火炎、蒸気、黒煙のいずれである
か判定を行う。なお、各々の２値化しきい値の設定方法
は、火炎、蒸気、黒煙などの明るさをあらかじめ調べて
おき、撮像装置を設置する場所の背景の明るさとの比較
で、最適なものを選んで入力する。
【００２１】上述した本発明の画像による異常検出方法
及び装置によれば、１．プラント設備の監視対象機器に
対して短時間間隔で入力した画像間の差分画像を連続的
に複数回累積加算を行うことで、火炎、蒸気、黒煙等の
揺らいで見える異常事象を精度良く検出することがで
き、かつ、２．異常事象として抽出した画像中の揺らい
でいる領域に対してその構成色成分を解析することによ
り、異常事象と火炎、蒸気、黒煙の異常事象、もしくは
その他の揺らいでいる事象と判別することができる。従
って、抽出された現象が火炎であるのか、蒸気もしくは
黒煙であるのか判別できる。また、ＣＣＤカメラと監視
領域との間に、例えば点検等のため作業員等が通過して
も、作業服の色を火炎、蒸気、黒煙と識別できる色にし
ておけば、これを揺らぎとして区別することができる。
同様に、日照変化等の一過性の外乱も、揺らぎと識別で
き、信頼性の高い検出ができる。
及び装置によれば、１．プラント設備の監視対象機器に
対して短時間間隔で入力した画像間の差分画像を連続的
に複数回累積加算を行うことで、火炎、蒸気、黒煙等の
揺らいで見える異常事象を精度良く検出することがで
き、かつ、２．異常事象として抽出した画像中の揺らい
でいる領域に対してその構成色成分を解析することによ
り、異常事象と火炎、蒸気、黒煙の異常事象、もしくは
その他の揺らいでいる事象と判別することができる。従
って、抽出された現象が火炎であるのか、蒸気もしくは
黒煙であるのか判別できる。また、ＣＣＤカメラと監視
領域との間に、例えば点検等のため作業員等が通過して
も、作業服の色を火炎、蒸気、黒煙と識別できる色にし
ておけば、これを揺らぎとして区別することができる。
同様に、日照変化等の一過性の外乱も、揺らぎと識別で
き、信頼性の高い検出ができる。
【００２２】なお、本発明は上述した実施例に限定され
ず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できるこ
とは勿論である。
ず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できるこ
とは勿論である。
【００２３】
【発明の効果】上述したように、本発明の画像による異
常検出方法及び装置は、画像処理により火炎、蒸気、黒
煙等の噴出のような異常事象を判別して検出でき、かつ
作業員の通過や、日照変化等の一過性の外乱の影響を受
けることなく安定して異常を検出できる、優れた効果を
有する。
常検出方法及び装置は、画像処理により火炎、蒸気、黒
煙等の噴出のような異常事象を判別して検出でき、かつ
作業員の通過や、日照変化等の一過性の外乱の影響を受
けることなく安定して異常を検出できる、優れた効果を
有する。
【図１】本発明による画像による異常検出装置の全体構
成図である。
成図である。
【図２】図１の装置の機能構成図である。
【図３】画像処理装置による本発明の異常検出方法のフ
ロー図である。
ロー図である。
１ 撮像装置（ＣＣＤカメラ） ２ 旋回装置 ３ 画像処理装置 ４ 表示装置（画像用モニタ） ５ コンピュータ ６ コンピュータ用モニタ ７ オペレーション用コンソール ８ 撮像装置の調整 ９ 検知パラメータの選択 １０ 検知処理 １１ 結果の出力 Ｃi（ｉ＝１，２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）
入力カラー画像 Ｍi，Ｍk+1 モノクロ画像 Ｍ２ 差分画像 Ｍ３ 差分２値画像 Ｍ４ 明部抽出２値画像 Ｍ５ 暗部抽出２値画像 Ｍ６ 明部抽出マスク画像 Ｍ７ 暗部抽出マスク画像 Ｃ２ 明部抽出カラー画像 Ｃ３ 暗部抽出カラー画像 ΣＭ２ 差分累積画像 ΣＣ２ 明部抽出累積画像 ΣＣ３ 暗部抽出累積画像
入力カラー画像 Ｍi，Ｍk+1 モノクロ画像 Ｍ２ 差分画像 Ｍ３ 差分２値画像 Ｍ４ 明部抽出２値画像 Ｍ５ 暗部抽出２値画像 Ｍ６ 明部抽出マスク画像 Ｍ７ 暗部抽出マスク画像 Ｃ２ 明部抽出カラー画像 Ｃ３ 暗部抽出カラー画像 ΣＭ２ 差分累積画像 ΣＣ２ 明部抽出累積画像 ΣＣ３ 暗部抽出累積画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 富沢 正明 東京都江東区豊洲３丁目１番15号 石川 島播磨重工業株式会社 東二テクニカル センター内 (72)発明者 出川 定男 東京都江東区豊洲３丁目１番15号 石川 島播磨重工業株式会社 東二テクニカル センター内 (56)参考文献 特開 平３−139793（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−236787（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08B 25/00 G06T 1/00
Claims (6)
- 【請求項１】 撮像装置により対象物の複数の入力カラ
ー画像Ｃi（ｉ＝１，２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．
ｎ）を適当な時間間隔を隔てて撮像し、各入力カラー画
像Ｃiを順次モノクロ画像Ｍiへ変換し、モノクロ画像Ｍ
k+1とモノクロ画像Ｍkの差分を差分画像Ｍ２とし、この
差分画像Ｍ２を累積加算した差分累積画像ΣＭ２から対
象物の異常を検出し、 前記差分画像Ｍ２を差分画像のための２値化しきい値で
２値化して差分２値画像Ｍ３とし、この差分２値画像Ｍ
３から入力カラー画像Ｃ i の揺らぎ領域を抽出し、この
揺らぎ領域のカラー判別処理により、抽出された異常が
火炎、蒸気、黒煙のいずれであるかを判定する 、ことを
特徴とする画像による異常検出方法。 - 【請求項２】 前記差分累積画像ΣＭ２を２値化し、ノ
イズ除去した画像より抽出された面積（画素数）が異常
判定しきい値を越えた場合に異常と判定する、ことを特
徴とする請求項１に記載の画像による異常検出方法。 - 【請求項３】 モノクロ画像Ｍiを明部抽出のための２
値化しきい値で２値化して明部抽出２値画像Ｍ４とし、
これと差分２値画像Ｍ３との間で論理積をとり明部抽出
マスク画像Ｍ６とし、これと入力カラー画像Ｃiとの間
で論理積をとり明部抽出カラー画像Ｃ２とし、この明部
抽出カラー画像Ｃ２に揺らいでいる明るい領域を抽出す
る、ことを特徴とする請求項１に記載の画像による異常
検出方法。 - 【請求項４】 モノクロ画像Ｍiを暗部抽出のための２
値化しきい値で２値化して暗部抽出２値画像Ｍ５とし、
これと差分２値画像Ｍ３との間で論理積をとり暗部抽出
マスク画像Ｍ７とし、これと入力カラー画像Ｃiとの間
で論理積をとり暗部抽出カラー画像Ｃ３とし、この暗部
抽出カラー画像Ｃ３に揺らいでいる暗い領域を抽出す
る、ことを特徴とする請求項１に記載の画像による異常
検出方法。 - 【請求項５】 複数の入力カラー画像Ｃi（ｉ＝１，
２，．．．，Ｋ，Ｋ＋１，．．．ｎ）から得られた前記
明部抽出カラー画像Ｃ２、暗部抽出カラー画像Ｃ３を累
積加算してそれぞれ明部抽出累積画像ΣＣ２、暗部抽出
累積画像ΣＣ３とし、これらをカラー判別処理する、こ
とを特徴とする請求項３又は４に記載の画像による異常
検出方法。 - 【請求項６】 前記マスク画像Ｍ６、Ｍ７からその直前
までに求めたマスク画像Ｍ６、Ｍ７の累積加算画像ΣＭ
６′、ΣＭ７′を差し引いた領域を明部抽出マスク画像
Ｍ６、暗部抽出マスク画像Ｍ７とする、ことを特徴とす
る請求項５に記載の画像による異常検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33111193A JP3289456B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 画像による異常検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33111193A JP3289456B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 画像による異常検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07192186A JPH07192186A (ja) | 1995-07-28 |
| JP3289456B2 true JP3289456B2 (ja) | 2002-06-04 |
Family
ID=18239986
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33111193A Expired - Lifetime JP3289456B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 画像による異常検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3289456B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP4852159B2 (ja) * | 2010-02-24 | 2012-01-11 | 株式会社東芝 | 画像処理装置、画像処理方法および空調制御装置 |
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-
1993
- 1993-12-27 JP JP33111193A patent/JP3289456B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07192186A (ja) | 1995-07-28 |
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