JP3522256B2 - Surface condition detection method, surface condition detection system, and surface condition detection device - Google Patents

Surface condition detection method, surface condition detection system, and surface condition detection device

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JP3522256B2 JP2002035778A JP2002035778A JP3522256B2 JP 3522256 B2 JP3522256 B2 JP 3522256B2 JP 2002035778 A JP2002035778 A JP 2002035778A JP 2002035778 A JP2002035778 A JP 2002035778A JP 3522256 B2 JP3522256 B2 JP 3522256B2
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Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、地表、特に航空機
が離発着する滑走路の地表の状態を検出するのに適した
地表状態検出方法、地表状態検出システム、及び地表状
態検出装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a ground condition detecting method, a ground condition detecting system, and a ground condition detecting apparatus suitable for detecting the condition of the ground surface, particularly the ground surface of a runway where an aircraft takes off and landing.

【0002】[0002]

【従来の技術】航空機事故は、甚大な人的災害に結びつ
く可能性があるため、未然に防止する必要がある。とこ
ろで、滑走路上には、主として航空機から脱落した構造
材、パネル、ロッド等の物体(以下、FO:Foreign Obje
ct、という)、及び、滑走路の舗装割れ、陥没、隆起が
存在している場合がある。このようなFO,舗装割れ,陥
没,隆起、更には地表の湿潤状態及び凍結状態等(以
下、地表状態、という)は航空機事故を引き起こす一因
となるものである。従って、航空機の運行における高度
な安全性を確保するためには、地表状態を確認してFOの
除去、舗装割れの補修等を行うことが必須の作業とな
る。そこで従来、点検員が徒歩又は低速車両に搭乗して
滑走路を巡回し、点検員の目視により地表状態を確認し
ている。
2. Description of the Related Art Aircraft accidents can lead to a great human disaster and must be prevented in advance. By the way, on the runway, objects such as structural materials, panels, and rods (hereinafter, FO: Foreign Obje
ct), and pavement cracks, depressions, and bumps on the runway may be present. Such FOs, pavement cracks, depressions, and ridges, as well as wet and frozen conditions on the ground surface (hereinafter referred to as ground conditions) are one of the causes of an aircraft accident. Therefore, in order to ensure a high degree of safety in the operation of aircraft, it is essential to check the surface condition and remove FO and repair pavement cracks. Therefore, conventionally, an inspector has walked or boarded a low-speed vehicle and patrolled the runway to visually check the surface condition of the inspector.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、点検員
が徒歩又は低速車両により巡回する場合、滑走路全体の
巡回を終えるのに相当の時間を要してしまう。従って、
航空機の離発着頻度が高い場合は、巡回時間を短縮して
離発着がない間に行わざるを得ない。また、滑走路は一
般的に長さが数kmにも及び広大な面積を有するため、
巡回作業に伴う点検員の精神的疲労も多大となる。従っ
て、作業効率が悪化し、FO等を見落としてしまう可能性
があった。
However, when an inspector makes a walk or walks by a low-speed vehicle, it takes a considerable amount of time to finish the entire runway patrol. Therefore,
When the frequency of departures and arrivals of aircraft is high, it is necessary to shorten the patrol time and carry out before departure and arrival. In addition, since the runway is generally several kilometers long and has a vast area,
The mental fatigue of the inspector due to the patrol work is also great. Therefore, the work efficiency may be deteriorated and the FO may be overlooked.

【0004】本発明は、上述した如くの事情に鑑みてな
されたものであり、FO,舗装割れ,陥没,隆起,湿潤状
態,凍結状態等の地表状態を、天候の如何に拘らず、ま
た、特に滑走路においては航空機の離発着に拘らず、比
較的確実であり効率的に検出することができ、点検員に
よる作業の軽減を図ることができる地表状態検出方法、
地表状態検出システム、及び地表状態検出装置を提供す
ることを目的とする。
The present invention has been made in view of the above-mentioned circumstances, and it is possible to obtain the ground surface conditions such as FO, pavement cracks, depressions, bumps, wet conditions, and frozen conditions regardless of the weather, and Especially on the runway, regardless of whether the aircraft is taking off or landing, it can be detected relatively reliably and efficiently, and the surface condition detection method that can reduce the work by the inspector,
An object of the present invention is to provide a surface condition detecting system and a surface condition detecting device.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上述した本発明は、地表
領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する
対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の
送信から受信までの時間、又は、送信した信号波及び受
信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離
を算出する。また、短波長光を検出して地表領域を撮像
する。更に、算出した距離を示す情報、及び撮像した画
像を示す情報に基づき、地表状態を検出する。
According to the present invention described above, a signal wave is transmitted toward a surface area, the signal wave reflected by an object existing in the surface area is received, and the signal wave is transmitted. The distance to the object is calculated based on the time from the reception to the reception or the phase difference between the transmitted signal wave and the received signal wave. In addition, short-wavelength light is detected to image the surface area. Further, the ground condition is detected based on the information indicating the calculated distance and the information indicating the captured image.

【0006】例えばレーザ・レーダ,電波レーダ等の距
離算出装置により地表領域に存在する対象物までの距離
を算出し、紫外画像センサ等の撮像装置により地表領域
の紫外線を検出して画像を撮像し、前記距離に係る情
報、及び前記画像に係る情報に基づいて地表状態を検出
する。
For example, a distance calculation device such as a laser radar or a radio wave radar calculates a distance to an object existing in the ground surface area, and an image pickup device such as an ultraviolet image sensor detects ultraviolet rays in the ground surface area to pick up an image. , The ground state is detected based on the information on the distance and the information on the image.

【0007】この場合、前記レーザ・レーダを用いて取
得した距離を示す情報からは、所定の大きさを有するF
O,舗装割れ,陥没,隆起等の有無についての地表状態
を検出することができ、他方、紫外画像センサを用いて
取得した画像を示す情報からは、地表に比して光の反射
率が大きければ、前記所定の大きさ以下の比較的小さい
FO、パネルなどの平面的なFO、地表の湿潤状態及び凍結
状態など、前記レーザ・レーダによっては検出すること
が困難な地表状態を検出することができる。特に滑走路
においては航空機の安全な運行に必要な地表状態の略全
てを、航空機の離発着及び天候等による影響をほとんど
受けることなしに検出することができる。
In this case, from the information indicating the distance obtained by using the laser radar, F having a predetermined size is obtained.
O, the pavement cracking, depression, upheaval, etc. can detect the surface condition of the ground. On the other hand, from the information showing the image acquired using the ultraviolet image sensor, the reflectance of light is larger than that of the ground surface. For example, if the size is smaller than the specified size, it is relatively small
It is possible to detect an FO, a planar FO such as a panel, a wet condition and a frozen condition of the ground surface, which are difficult to detect by the laser radar. In particular, on the runway, almost all the ground surface conditions necessary for safe operation of the aircraft can be detected with almost no influence of departure / arrival of the aircraft, weather, or the like.

【0008】また、上述した本発明は、距離を示す情報
及び画像を示す情報を集信し、地表状態を検出するため
の地表状態検出装置を更に備える。
Further, the present invention described above further includes a surface condition detecting device for collecting the information indicating the distance and the information indicating the image and detecting the surface condition.

【0009】従って、前記距離を示す情報、及び前記画
像を示す情報を、点検対象である滑走路等の地表から離
隔した場所(例えば、滑走路の点検作業を担う管理セン
タなど)にて一元的に管理することができ、また、人員
が確認することができると共に、空港に設けられた管制
センタへ情報を送信し、この情報を航空機の安全な運行
に供することができる。
Therefore, the information indicating the distance and the information indicating the image are unified at a place separated from the surface of the runway or the like to be inspected (for example, a management center responsible for the inspection work of the runway). In addition to being able to manage the information and checking it by personnel, it is possible to send information to the control center provided at the airport and use this information for safe operation of the aircraft.

【0010】また、上述した発明は、短波長光として波
長が190nm乃至500nmの範囲に含まれる光を検
出する。
The above-described invention detects light having a wavelength in the range of 190 nm to 500 nm as short wavelength light.

【0011】前記範囲に波長が含まれる光を検出して撮
像した場合、太陽の位置及び撮像位置に拘らず、地表よ
り光の反射率が大きいFO等を、可視光での撮像に比して
より明瞭に撮像することができ、地表状態の検出精度を
より向上させることができる。また、前記190nm乃
至500nmの範囲のうち、280nm乃至315nm
の範囲に波長が含まれる光であるUVBを検出して撮像
することが、検出精度を向上させる上でより望ましい。
When light having a wavelength within the above range is detected and imaged, FO or the like having a light reflectance higher than that of the surface of the earth is compared with that in the visible light regardless of the position of the sun and the image pickup position. The image can be more clearly captured, and the detection accuracy of the ground condition can be further improved. Also, within the range of 190 nm to 500 nm, 280 nm to 315 nm
It is more desirable to detect and image UVB, which is light whose wavelength is included in the range, in order to improve detection accuracy.

【0012】また、上述した本発明は、撮像装置が撮像
した画像に関し、2値化処理及びノイズ除去処理を行
う。
Further, according to the present invention described above, binarization processing and noise removal processing are performed on the image picked up by the image pickup device.

【0013】従って、地表状態をより正確に検出するこ
とができる。
Therefore, the ground surface condition can be detected more accurately.

【0014】また、上述した本発明は、航空機が離発着
する滑走路の地表状態を検出すべく、距離算出装置及び
撮像装置は、前記滑走路の近傍に設置されている。
Further, in the above-mentioned present invention, the distance calculation device and the image pickup device are installed in the vicinity of the runway in order to detect the ground condition of the runway where the aircraft takes off and landing.

【0015】従って、例えば、滑走路に沿って複数設置
することにより、航空機の離発着に拘わらず、滑走路の
地表状態を効率良く早期に検出することができ、航空機
の運行に係る安全性をより向上させることができる。
Therefore, for example, by installing a plurality along the runway, the ground surface condition of the runway can be efficiently and early detected regardless of the departure and arrival of the aircraft, and the safety of the operation of the aircraft can be further improved. Can be improved.

【0016】更に、上述した本発明は、距離算出装置が
自走式であり、滑走路に沿って移動することが可能に設
置されている。
Further, according to the present invention described above, the distance calculating device is of a self-propelled type, and is installed so as to be movable along the runway.

【0017】従って、広大な面積を有する滑走路全体の
地表状態を検出するために必要な設備への投資コストを
削減することができる。
Therefore, it is possible to reduce the investment cost for the equipment necessary for detecting the ground condition of the entire runway having a vast area.

【0018】[0018]

【発明の実施の形態】以下、本発明をその実施の形態を
示す図面を参照しながら具体的に詳述する。図1は、本
発明に係る地表状態検出システムを滑走路に適用した場
合の設備の配置構成を示す模式図である。図中1は空港
に設けられた滑走路であり、該滑走路1を挟んで対向す
る一対のレーザ・レーダ2,2が設置されている。ま
た、前記一対のレーザ・レーダ2,2は、滑走路1の長
手方向に沿って所定間隔毎に複数対が配置されている。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The present invention will be described in detail below with reference to the drawings showing the embodiments thereof. FIG. 1 is a schematic diagram showing an arrangement configuration of equipment when the surface condition detection system according to the present invention is applied to a runway. In the figure, 1 is a runway provided at an airport, and a pair of laser radars 2 and 2 facing each other with the runway 1 in between are installed. A plurality of pairs of the laser radars 2 and 2 are arranged at predetermined intervals along the longitudinal direction of the runway 1.

【0019】また、滑走路1の両脇には、該滑走路1の
長手方向に沿って所定間隔毎に、また、前記滑走路1の
両脇に交互に、複数の紫外画像センサ3が設置されてい
る。
Further, a plurality of ultraviolet image sensors 3 are installed on both sides of the runway 1 at predetermined intervals along the longitudinal direction of the runway 1 and alternately on both sides of the runway 1. Has been done.

【0020】一方、滑走路1を有する空港の敷地内に
は、前記レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3との間
で、無線又は有線により通信することができる情報管理
センタ4が設けられており、該情報管理センタ4は、本
発明に係る地表状態検出装置40を備えている。また、
前記空港の敷地内には、航空機の運行を管理する管制セ
ンタ5が設けられており、該管制センタ5は前記情報管
理センタ4との間で通信可能となっている。
On the other hand, on the premises of the airport having the runway 1, there is provided an information management center 4 capable of wirelessly or wiredly communicating with the laser radar 2 and the ultraviolet image sensor 3. The information management center 4 is equipped with the surface state detecting device 40 according to the present invention. Also,
A control center 5 that manages the operation of the aircraft is provided on the premises of the airport, and the control center 5 can communicate with the information management center 4.

【0021】図2は、レーザ・レーダ2のより詳細な配
置構成の一例を示す模式図である。前述した如く、レー
ザ・レーダ2は、滑走路1を挟んで対向して設置されて
おり、対向する一対のレーザ・レーダ2,2は、図2に
示す如く夫々滑走路1の幅中心位置から150mだけ隔
てている。また、滑走路1の長手方向に隣り合うレーザ
・レーダ2,2の間は、520mだけ隔てられている。
また、レーザ・レーダ2の設置高は、地上0.2m以上
としてあるが、必要に応じて鉛直方向へ伸縮可能な構成
としてもよい。
FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of a more detailed arrangement of the laser radar 2. As described above, the laser radars 2 are installed so as to face each other with the runway 1 in between, and the pair of laser radars 2 and 2 facing each other are arranged from the width center position of the runway 1 as shown in FIG. Only 150m apart. The laser radars 2 and 2 adjacent to each other in the longitudinal direction of the runway 1 are separated by 520 m.
Further, the installation height of the laser radar 2 is 0.2 m or more above the ground, but the laser radar 2 may be configured to be vertically expandable / contractible as necessary.

【0022】本実施の形態に係るレーザ・レーダ2は、
地表領域に存在する対象物までの距離を算出することが
でき、自身の設置位置を中心とし、半径が300mで中
心角度が120°の扇形状の地表領域2aに存在する対
象物を距離算出の対象とする。この場合、対向するレー
ザ・レーダ2,2が対象とする地表領域2a,2aにお
ける滑走路1の長手方向の範囲は520mとなる。
The laser radar 2 according to this embodiment is
It is possible to calculate the distance to an object existing in the ground surface area, and calculate the distance for the object existing in the fan-shaped surface area 2a having a radius of 300 m and a central angle of 120 ° centered on its own installation position. set to target. In this case, the range in the longitudinal direction of the runway 1 in the ground surface areas 2a, 2a targeted by the opposing laser radars 2, 2 is 520 m.

【0023】ところで、滑走路1は通常、幅中心位置の
標高が最も高く、該幅中心位置から両側方へ向かって下
方へ傾斜している。図3は、滑走路1の横断面図であ
り、図示する如く、レーザ・レーダ2の設置高が比較的
低い場合、対象となる地表領域2aは滑走路1の幅中心
位置で区切られる。従って、図2に示す如くにレーザ・
レーダ2を配置することにより、対向する一対のレーザ
・レーダ2,2は、滑走路1の長手方向520mの範囲
全てを地表領域2aに含むことができる。また、滑走路
1の長手方向に隣り合うレーザ・レーダ2,2は520
m間隔で設置されているため、滑走路1の長手方向を全
て網羅することができる。
By the way, the runway 1 usually has the highest altitude at the width center position and is inclined downward from the width center position toward both sides. FIG. 3 is a cross-sectional view of the runway 1, and as shown in the figure, when the installation height of the laser radar 2 is relatively low, the target surface area 2 a is divided at the width center position of the runway 1. Therefore, as shown in FIG.
By disposing the radar 2, the pair of opposing laser radars 2 and 2 can include the entire range of the runway 1 in the longitudinal direction 520 m in the ground surface area 2 a. In addition, the laser radars 2 and 2 adjacent to each other in the longitudinal direction of the runway 520
Since they are installed at m intervals, the entire length of the runway 1 can be covered.

【0024】なお、上述した如くのレーザ・レーダ2の
配置形態は一例であり、レーザ・レーダ2の性能、環境
条件等により適宜他の設置形態をとることができる。ま
た、レーザ・レーダ2に代えて電波レーダ,超音波レー
ダ等、空間を伝搬する波動を利用して距離を計測するこ
とができる他の装置を用いてもよいことは言うまでもな
い。また、上述した如くに配置した場合、わが国におい
て最大規模の4000mクラスの滑走路では8対のレー
ザ・レーダ2を必要とする。
The arrangement form of the laser radar 2 as described above is an example, and other installation forms can be appropriately adopted depending on the performance of the laser radar 2 and the environmental conditions. Further, it goes without saying that the laser radar 2 may be replaced by another device such as a radio wave radar or an ultrasonic radar that can measure the distance by using the wave propagating in space. Further, when arranged as described above, eight pairs of laser radars 2 are required on the 4000 m class runway, which is the largest scale in Japan.

【0025】図4は、紫外画像センサ3のより詳細な配
置構成の一例を示す模式図である。紫外画像センサ3
は、図4に示す如く、滑走路1の幅中心位置から500
mだけ隔てており、滑走路1の長手方向へは520m毎
に設置されている。また、紫外画像センサ3の設置高
は、地上50mが基準となっている。
FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a more detailed arrangement configuration of the ultraviolet image sensor 3. UV image sensor 3
Is 500 from the width center position of the runway 1 as shown in FIG.
They are separated by m and are installed every 520 m in the longitudinal direction of the runway 1. The installation height of the ultraviolet image sensor 3 is based on 50 m above the ground.

【0026】本実施の形態に係る紫外画像センサ3は、
波長が190nm乃至500nmの範囲に含まれる光
(以下、短波長光、という)を検出して地表領域を撮像
するものであり、自身の設置位置を中心とし、半径が5
90mで中心角度が58°の扇形状の地表領域3aを対
象とする。
The ultraviolet image sensor 3 according to this embodiment is
It detects light included in the wavelength range of 190 nm to 500 nm (hereinafter referred to as short-wavelength light) to image the surface area, and has a radius of 5 with respect to its own installation position.
The fan-shaped ground surface area 3a having a center angle of 58 ° at 90 m is targeted.

【0027】この場合、紫外画像センサ3が対象とする
地表領域3aにおける滑走路1の長手方向の範囲は52
0mとなり、設置高が地上50mと比較的高いため、滑
走路1の幅方向については一つの紫外画像センサ3によ
って全ての範囲を対象とすることができる。また、紫外
画像センサ3と地表領域3aとが比較的離隔しているた
め、本実施の形態に係る紫外画像センサ3は、撮像する
画像の解像度を向上させるべく、比較的視野角の狭い
(例えば、1.26゜(V)*0.47゜(H)など)
紫外画像センサ3を用い、撮像方向を適宜変えることに
より地表領域3aの全てを撮像する。
In this case, the range in the longitudinal direction of the runway 1 in the surface area 3a targeted by the ultraviolet image sensor 3 is 52.
Since the installation height is 0 m and the installation height is relatively high at 50 m above the ground, one range of the runway 1 in the width direction can be covered by one ultraviolet image sensor 3. Further, since the ultraviolet image sensor 3 and the ground surface region 3a are relatively separated from each other, the ultraviolet image sensor 3 according to the present embodiment has a relatively narrow viewing angle (for example, a wide viewing angle) in order to improve the resolution of an image to be captured. , 1.26 ° (V) * 0.47 ° (H) etc.)
The ultraviolet image sensor 3 is used to image the entire ground surface area 3a by appropriately changing the imaging direction.

【0028】なお、上述した如くの紫外画像センサ3の
配置形態は一例であり、紫外画像センサ3の性能、環境
条件等により適宜他の設置形態をとることができる。ま
た、このように配置した場合、4000mクラスの滑走
路では8個の紫外画像センサ3を必要とする。
The arrangement form of the ultraviolet image sensor 3 as described above is an example, and other installation forms can be appropriately adopted depending on the performance of the ultraviolet image sensor 3, environmental conditions and the like. Further, when arranged in this way, eight ultraviolet image sensors 3 are required on a 4000 m class runway.

【0029】次に、本実施の形態に係る地表状態検出シ
ステムに用いる各装置の構成について説明する。なお、
紫外画像センサ3は、高感度CCD等を用いて短波長光
を検出し、光信号を電気信号に変換するものであり、公
知のものを用いて実現することができるためここでの詳
述は省略する。
Next, the configuration of each device used in the surface condition detecting system according to the present embodiment will be described. In addition,
The ultraviolet image sensor 3 detects short-wavelength light using a high-sensitivity CCD or the like and converts an optical signal into an electric signal. Since it can be realized by using a known one, detailed description thereof will be given here. Omit it.

【0030】図5は、前記レーザ・レーダ2の構成を示
すブロック図である。図中20は光源であり、レーザ光
を照射することができる。前記光源20から照射される
レーザ光はビームスプリッタ21により2方向のレーザ
光に分光される。分光されたレーザ光のうち、一方のレ
ーザ光(以下、第1レーザ光、という)はアナライザ2
5へ入力される。他方のレーザ光は、互いの法線方向が
略直交する2つの鏡面を有する逆V字形状の鏡体22に
おける、一方の鏡面へ入射される。入射されたレーザ光
は前記一方の鏡面にて反射され、レーザ・レーダ2の外
部へ出力され、地表領域2aに存在する対象物へ照射さ
れる。
FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the laser radar 2. Reference numeral 20 in the figure denotes a light source, which can emit laser light. The laser light emitted from the light source 20 is split into laser light in two directions by the beam splitter 21. One of the split laser beams (hereinafter referred to as the first laser beam) is the analyzer 2
Input to 5. The other laser beam is incident on one mirror surface of an inverted V-shaped mirror body 22 having two mirror surfaces whose normal directions are substantially orthogonal to each other. The incident laser light is reflected by the one mirror surface, is output to the outside of the laser radar 2, and is irradiated on the object existing in the ground surface area 2a.

【0031】また、前記鏡体22にはモータ23が備え
られており、モータ23が駆動することにより鏡面の向
きが変化するように鏡体22は駆動される。即ち、モー
タ23は後述するCPU26により動作が制御され、レ
ーザ・レーダ2から照射される第1レーザ光が、図2及
び図3にて示した地表領域2aを走査すべく、前記鏡体
22を駆動させる。
The mirror body 22 is provided with a motor 23, and the mirror body 22 is driven so that the direction of the mirror surface changes when the motor 23 drives. That is, the operation of the motor 23 is controlled by the CPU 26 described later, and the mirror body 22 is moved so that the first laser light emitted from the laser radar 2 scans the ground surface area 2a shown in FIGS. Drive it.

【0032】より具体的に走査方法を説明すると、初め
に水平方向へ120°だけ走査した後にレーザ・レーダ
2の俯角を所定角度だけ下げ、再び水平方向へ120°
だけ走査する。図2に示す如く、レーザ・レーダ2が地
表領域2aの全ての範囲を走査するためには、鉛直方向
へ0.15°の範囲を走査することが必要である。従っ
て、前述した如くの動作を繰り返すことにより、順次下
げられた俯角の累積角度が0.15°以上になったとき
に、レーザ・レーダ2は地表領域2aの全ての範囲の走
査を一度だけ完了したことになる。このように、俯角の
累積角度が0.15°以上になったときは、水平方向へ
120°だけ走査した後にレーザ・レーダ2の俯角を順
次所定角度だけ上げていくという逆の動作を行う。ま
た、俯角の累積角度が0.15°以上になったときに、
レーザ・レーダ2の向きを初めの俯角まで戻し、再び水
平方向へ走査した後に所定角度だけ俯角を下げていくよ
うにしてもよい。
More specifically, the scanning method will be described. First, after scanning the horizontal direction by 120 °, the depression angle of the laser radar 2 is lowered by a predetermined angle and then again by 120 ° in the horizontal direction.
Just scan. As shown in FIG. 2, in order for the laser radar 2 to scan the entire range of the ground surface area 2a, it is necessary to scan the range of 0.15 ° in the vertical direction. Therefore, by repeating the operation as described above, the laser radar 2 completes the scanning of the entire range of the ground surface area 2a only once when the cumulative angle of the depression angle gradually decreased to 0.15 ° or more. It has been done. In this way, when the cumulative depression angle is 0.15 ° or more, the reverse operation is performed in which the depression angle of the laser radar 2 is sequentially increased by a predetermined angle after the horizontal scanning of 120 °. Also, when the cumulative angle of depression is 0.15 ° or more,
It is also possible to return the direction of the laser radar 2 to the initial depression angle, scan again in the horizontal direction, and then lower the depression angle by a predetermined angle.

【0033】前記所定角度としては、例えば、俯角の総
変化角度の0.15°を20分割した値とすることが考
えられる。この場合、地表領域2aに含まれる滑走路1
において、標高が最も高い地点と最も低い地点との差を
40cmとすると、レーザ・レーダ2は、理論的には高
さが2cm程度のFOを検出することができる分解能を有
することとなる。
The predetermined angle may be, for example, a value obtained by dividing the total change angle of the depression angle of 0.15 ° into 20. In this case, runway 1 included in surface area 2a
In the above, assuming that the difference between the highest point and the lowest point is 40 cm, the laser radar 2 theoretically has a resolution capable of detecting an FO having a height of about 2 cm.

【0034】また、俯角の総変化角度の0.15°をよ
り細かく分割することにより(例えば、100分割す
る)、レーザ・レーダ2は、更に高い分解能を有するこ
とができるが、処理時間の長期化及びコストの増加など
を招くため、これらの事情を勘案して分割数を決定すれ
ばよい。
Further, by dividing the total change angle of the depression angle of 0.15 ° into finer divisions (for example, 100 divisions), the laser radar 2 can have a higher resolution, but the processing time is long. However, the number of divisions may be determined in consideration of these circumstances.

【0035】次に、前記対象物にて反射されたレーザ光
は、その一部又は全部が鏡体22へ入力され、他方の鏡
面へ入射される。入射されたレーザ光は前記他方の鏡面
にて反射され、フィルタ24へ入力される。鏡体22の
他方の鏡面にて反射され、フィルタ24へ入力される光
は、レーザ光の他、可視光及び赤外光など、様々の波長
を有する光をも含むため、フィルタ24ではこれらのう
ちから第1レーザ光と同じ波長を有する光のみを抽出す
る。抽出された光(以下、第2レーザ光、という)は、
フィルタ24からアナライザ25へ入力される。
Next, a part or all of the laser light reflected by the object is input to the mirror body 22 and is incident on the other mirror surface. The incident laser light is reflected by the other mirror surface and is input to the filter 24. The light reflected by the other mirror surface of the mirror body 22 and input to the filter 24 includes not only laser light but also light having various wavelengths such as visible light and infrared light. Only light having the same wavelength as the first laser light is extracted from among them. The extracted light (hereinafter referred to as the second laser light) is
Input from the filter 24 to the analyzer 25.

【0036】アナライザ25は、ビームスプリッタ21
から直接入力された第1レーザ光と、フィルタ24を介
して入力された第2レーザ光との夫々を分析し、振幅及
び位相などに関するディジタルデータを生成し、CPU
26へ入力する。
The analyzer 25 includes a beam splitter 21.
The first laser light directly input from the CPU and the second laser light input through the filter 24 are analyzed to generate digital data regarding amplitude and phase, and the CPU
26.

【0037】CPU26は、レーザ・レーダ2を構成す
るハードウェアの動作を制御する他、アナライザ25か
ら入力されたデータに基づき、対象物までの距離の算
出、距離の平均値の算出等の処理を行って取得したデー
タを、モデム等の通信インタフェース(以下、通信I/
F、という)27に接続されたアンテナを介し、情報管
理センタ4へ送信する。
The CPU 26 controls the operation of the hardware constituting the laser radar 2 and also calculates the distance to the object and the average value of the distance based on the data input from the analyzer 25. The data obtained by performing the communication is transferred to a communication interface such as a modem (hereinafter, communication I /
It is transmitted to the information management center 4 via the antenna connected to the (F) 27.

【0038】図6は、本実施の形態に係る地表状態検出
装置40の構成を示すブロック図である。地表状態検出
装置40はCPU41を備え、該CPU41は、RAM
42,ROM43,ハードディスク(以下、HD、とい
う)44,及び通信インタフェース(以下、通信I/
F、という)45等の動作を制御する。
FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the ground surface state detecting device 40 according to this embodiment. The ground surface state detection device 40 includes a CPU 41, and the CPU 41 is a RAM.
42, ROM 43, hard disk (hereinafter, HD) 44, and communication interface (hereinafter, communication I /
45), etc., is controlled.

【0039】RAM42は、CPU41にて演算処理が
行われる間に発生するデータを一時的に記憶する他、通
信I/F45を介して送受信されるデータ等を一時的に
記憶する。ROM43は、PROM,マスクROM等か
らなり、本実施の形態に係る地表状態検出装置40を動
作させるために必要な基本的なコンピュータプログラム
が予め記憶されている。
The RAM 42 temporarily stores the data generated while the CPU 41 performs the arithmetic processing, and also temporarily stores the data transmitted and received through the communication I / F 45. The ROM 43 is composed of a PROM, a mask ROM, etc., and basic computer programs necessary for operating the ground surface state detecting device 40 according to the present embodiment are stored in advance.

【0040】HD44は、本実施の形態に係る地表状態
検出装置40を動作させるために必要な、前記ROM4
3に記憶されているものとは異なるコンピュータプログ
ラムが記憶されている。また、通信I/F45を介して
受信したデータを、データベース形式にして記憶してい
る。通信I/F45は、レーザ・レーダ2、紫外画像セ
ンサ3、及び管制センタ5との間でアンテナを介して通
信を行うためのハードウェアである。
The HD 44 is the ROM 4 necessary for operating the ground surface state detecting device 40 according to the present embodiment.
A computer program different from the one stored in 3 is stored. Further, the data received via the communication I / F 45 is stored in a database format. The communication I / F 45 is hardware for communicating with the laser radar 2, the ultraviolet image sensor 3, and the control center 5 via an antenna.

【0041】なお、図5及び図6にて示したレーザ・レ
ーダ2及び地表状態検出装置40の構成は一例であり、
適宜他の構成をとることもできる。
The configurations of the laser radar 2 and the ground surface state detecting device 40 shown in FIGS. 5 and 6 are examples.
Other configurations can be adopted as appropriate.

【0042】次に、レーザ・レーダ2が備えるCPU2
6の動作の流れについて、図7に示すフローチャートを
用いて説明する。前述した如く、アナライザ25から
は、第1レーザ光及び第2レーザ光に関し、振幅及び位
相等に係るディジタルデータが出力され、CPU26は
これを受信する(S1)。CPU26は、受信したデー
タに基づいてレーザ光の送受信時のタイムラグ(即ち、
第1レーザ光と第2レーザ光との位相差)を算出するこ
とにより、対象物までの距離を算出する(S2)。
Next, the CPU 2 provided in the laser radar 2
The operation flow of No. 6 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. As described above, the analyzer 25 outputs digital data regarding the amplitude and phase of the first laser light and the second laser light, and the CPU 26 receives the digital data (S1). The CPU 26 determines the time lag (that is,
The distance to the object is calculated by calculating the phase difference between the first laser light and the second laser light (S2).

【0043】図8は、CPU26での演算処理の内容を
説明するための、演算結果の一例を模式的に示す図表で
ある。このうち図8(a)は、レーザ光の走査角度とス
テップ2にて算出した対象物までの距離との関係を示す
図表である。図示する如くこの場合、走査角度がXから
Yに至る間で算出された距離は、その他の走査角度の間
に算出された距離に比して長くなっている。
FIG. 8 is a chart schematically showing an example of the calculation result for explaining the contents of the calculation processing in the CPU 26. Of these, FIG. 8A is a chart showing the relationship between the scanning angle of the laser light and the distance to the object calculated in step 2. As shown in the figure, in this case, the distance calculated during the scan angle from X to Y is longer than the distance calculated during the other scan angles.

【0044】ところで、FOが存在する地表領域をレーザ
・レーダ2により走査し、距離を算出した場合、FOが存
在するところだけ、レーザ・レーダ2からの距離は短く
なる。一方、舗装割れが存在する地表領域をレーザ・レ
ーザ2により走査して距離を算出した場合、舗装割れが
存在するところだけ、レーザ・レーダ2からの距離は長
くなる。従って図8(a)の場合、走査角度XからYに
至る間には、舗装割れが存在している可能性があること
がわかる。
By the way, when the laser radar 2 scans the ground surface area where the FO exists and the distance is calculated, the distance from the laser radar 2 becomes short only where the FO exists. On the other hand, when the distance is calculated by scanning the ground surface area where the pavement crack exists with the laser / laser 2, the distance from the laser radar 2 increases only where the pavement crack exists. Therefore, in the case of FIG. 8A, it can be understood that pavement cracks may exist between the scanning angles X and Y.

【0045】CPU26は、ステップ2にて算出した距
離を示す関数を、走査角度をパラメータとして微分処理
を行う(S3)。図8(b)は、図8(a)に示す演算
結果を走査角度により微分して得られる結果を示す図表
である。図8(a)に示した如く、走査角度Xにて対象
物までの距離が長くなり、走査角度Yにて対象物までの
距離が短くなっている。従って図8(b)に示する如
く、走査角度で微分した結果(即ち、走査角度に対する
距離の変化の度合い)は、走査角度Xで所定の正の値を
有し、走査角度Yで所定の負の値を有する。このように
距離の変化の度合いを抽出することにより、FO又は舗装
割れ等のエッジ個所(図8中では、走査角度X及びY)
を抽出することができる。
The CPU 26 differentiates the function indicating the distance calculated in step 2 with the scanning angle as a parameter (S3). FIG. 8B is a chart showing a result obtained by differentiating the calculation result shown in FIG. 8A by the scanning angle. As shown in FIG. 8A, the distance to the object becomes long at the scanning angle X, and the distance to the object becomes short at the scanning angle Y. Therefore, as shown in FIG. 8B, the result of differentiation with respect to the scan angle (that is, the degree of change in distance with respect to the scan angle) has a predetermined positive value at the scan angle X and a predetermined value at the scan angle Y. It has a negative value. By extracting the degree of change in the distance in this way, edge locations such as FO or pavement cracks (scan angles X and Y in FIG. 8)
Can be extracted.

【0046】次にCPU26は、ステップ3での微分処
理の結果得られる走査角度の値X,Yに基づいて地表領
域2aを複数の範囲(図8では、走査角度がX以下、走
査角度がX乃至Yの間、及び走査角度がY以上の3つの
範囲)に区切り、夫々の範囲にて、ステップ2にて算出
した距離の平均値を算出する(S4)。図8(c)は、
ステップ4にて算出した距離、及び走査角度の関係を示
す図表である。
Next, the CPU 26 sets the ground area 2a in a plurality of ranges (in FIG. 8, the scanning angle is X or less and the scanning angle is X) based on the scanning angle values X and Y obtained as a result of the differential processing in step 3. To Y and three ranges in which the scanning angle is Y or more), and the average value of the distances calculated in step 2 is calculated in each range (S4). FIG. 8C shows
9 is a chart showing the relationship between the distance calculated in step 4 and the scanning angle.

【0047】更にCPU26は、ステップ4にて算出し
た距離の平均値に関するデータを情報管理センタ4へ送
信し(S5)、送信された距離の平均値に関するデータ
は、後述する如く、走査角度XからYに至る範囲に舗装
割れが存在するか否かの判断に供される。また、レーザ
・レーダ2は、所定の周期で光源20からレーザ光を照
射する。従って、上記ステップ1乃至5に示すCPU2
6の動作は、前記所定周期でアナライザ25からデータ
を受信する毎に繰り返し行われる。
Further, the CPU 26 transmits the data regarding the average value of the distance calculated in step 4 to the information management center 4 (S5), and the transmitted data regarding the average value of the distance is calculated from the scanning angle X as described later. It is used to judge whether pavement cracks exist in the range up to Y. Further, the laser radar 2 irradiates the laser light from the light source 20 at a predetermined cycle. Therefore, the CPU 2 shown in steps 1 to 5 above
The operation of 6 is repeated every time data is received from the analyzer 25 in the predetermined cycle.

【0048】次に、レーザ・レーダ2から集信した距離
の平均値に関するデータに基づき、地表状態検出装置4
0に備えられるCPU41がFO又は舗装割れの有無を判
断する場合の動作の流れについて、図9に示すフローチ
ャートを用いて説明する。なお、地表状態検出装置40
は、複数のレーザ・レーダ2の夫々からデータを集信す
るため、以下に示す動作は時分割処理により、又は、地
表状態検出装置40が複数のCPUを備えるときには夫
々のCPUでの分担処理により行う。
Next, based on the data relating to the average value of the distances collected from the laser radar 2, the surface condition detecting device 4
The flow of operation when the CPU 41 provided in 0 determines whether there is an FO or pavement crack will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The surface condition detecting device 40
Collects data from each of the plurality of laser radars 2, the following operation is performed by time-division processing, or when the ground surface state detecting device 40 has a plurality of CPUs, the processing is divided by each CPU. To do.

【0049】初めに、レーザ・レーダ2から距離の平均
値に関するデータを受信した場合(S10)、CPU4
1は、受信したデータが示す距離の平均値と、所定の閾
値(以下、第1閾値、という)とを比較し(S11)、
大小関係を判断する(S12)。
First, when the data concerning the average value of the distance is received from the laser radar 2 (S10), the CPU 4
1 compares the average value of the distances indicated by the received data with a predetermined threshold value (hereinafter referred to as the first threshold value) (S11),
The size relationship is judged (S12).

【0050】前記第1閾値は、レーザ・レーダ2による
距離算出精度、天候等の環境条件などに依存する数値で
あり、距離の平均値と第1閾値との大小関係を比較する
ことにより、FO又は舗装割れの存在を判別することがで
きる。
The first threshold value is a numerical value that depends on the accuracy of distance calculation by the laser radar 2 and environmental conditions such as weather. By comparing the average value of the distance and the first threshold value, the FO Alternatively, the presence of pavement cracks can be determined.

【0051】図10は、距離の平均値と第1閾値との関
係の一例を示す図表である。FO及び舗装割れが存在しな
い地表領域までの距離をLとした場合、第1閾値として
は、レーザ・レーダ2の検出誤差を見込んで第1閾値と
して、L+α,L−αが設定される。このうちL+αは
舗装割れを検出するための閾値であり、L−αはFOを検
出するための閾値である。
FIG. 10 is a table showing an example of the relationship between the average value of distances and the first threshold value. When the distance to the ground surface area where FO and pavement cracks do not exist is set to L, L + α and L−α are set as the first threshold in consideration of the detection error of the laser radar 2. Of these, L + α is a threshold value for detecting pavement cracks, and L−α is a threshold value for detecting FO.

【0052】従って、算出した距離の平均値が、L+α
及びL−αの範囲にある場合は、地表領域にFO及び舗装
割れが共に存在せず、正常であると判別することができ
る。一方、算出した距離の平均値がL+Wであり、L+
W>L+αの関係である場合は、舗装割れが存在すると
判別でき、また、算出した距離の平均値がL−Hであ
り、L−H<L−αの関係である場合は、FOが存在する
と判別できる。
Therefore, the average value of the calculated distances is L + α
And in the range of L-α, both FO and pavement cracks do not exist in the ground surface area, and it can be determined that the area is normal. On the other hand, the average value of the calculated distances is L + W, and L + W
When W> L + α, it can be determined that pavement cracking exists, and when the calculated average distance is L−H, and L−H <L−α, FO exists. Then you can tell.

【0053】例えば、図8(c)に示す走査角度X以下
の範囲にて得られた距離の平均値が、第1閾値の範囲
内、即ち、L+α及びL−αの間の値であり、走査角度
Y以上の範囲にて得られた距離の平均値が、同様に第1
閾値の範囲内であり、他方、走査角度X乃至Yの間の範
囲にて得られた距離の平均値が第1閾値の範囲外、即
ち、L+α以上又はL−α以下である場合は、走査角度
X乃至Yの間の範囲にFO又は舗装割れ(ここでは、舗装
割れ)が存在すると判別される。
For example, the average value of the distances obtained in the range of the scanning angle X or less shown in FIG. 8C is within the range of the first threshold value, that is, between L + α and L-α, Similarly, the average value of the distances obtained in the range of the scanning angle Y or more is the first value.
If the average value of the distances obtained in the range of the scanning angles X to Y is outside the range of the first threshold, that is, L + α or more or L-α or less, the scanning is performed. It is determined that FO or pavement crack (here, pavement crack) exists in the range between the angles X and Y.

【0054】ステップ12にて距離の平均値が第1閾値
を超えていないと判断した場合(S12:YES)、地
表領域2aにはFO等が存在しないと判断し(S13)、
再びレーザ・レーダ2からのデータ受信待ちを行ってス
テップ10以降の動作を繰り返す。また、ステップ12
にて距離の平均値が第1閾値を超えていると判断した場
合(S12:NO)、地表領域2aにFO等が存在すると
判断し(S14)、その結果をモニタへ表示出力又は紙
面に印字出力等する他(S15)、管制センタ5へも滑
走路1の地表状態を示す情報を提供することができる。
ステップ15にて出力した後は、再びステップ10以降
の動作を繰り返す。
When it is determined in step 12 that the average value of the distances does not exceed the first threshold value (S12: YES), it is determined that there is no FO or the like in the surface area 2a (S13),
The system waits for data reception from the laser radar 2 again and repeats the operation from step 10. Also, step 12
When it is determined that the average value of the distances exceeds the first threshold value (S12: NO), it is determined that the FO or the like exists in the ground surface area 2a (S14), and the result is output to the monitor or printed on the paper. In addition to outputting (S15), the control center 5 can also be provided with information indicating the surface condition of the runway 1.
After the output in step 15, the operation after step 10 is repeated again.

【0055】図11は、CPU26での演算結果の他の
一例を模式的に示す図表である。また、図11(a)
は、レーザ光の走査角度と算出した対象物までの距離と
の関係を示す図表、図11(b)は、図11(a)に示
す演算結果を走査角度により微分して得られる結果を示
す図表、図11(c)は、算出した距離の平均値と走査
角度との関係を示す図表である。
FIG. 11 is a chart schematically showing another example of the calculation result in the CPU 26. In addition, FIG.
Is a chart showing the relationship between the scanning angle of the laser beam and the calculated distance to the object, and FIG. 11 (b) shows the result obtained by differentiating the calculation result shown in FIG. 11 (a) by the scanning angle. FIG. 11C is a chart showing the relationship between the calculated average value of the distance and the scanning angle.

【0056】図11(a)に示す如くの場合は、図8
(a)に示した場合と異なり、走査角度がXからYに至
る間で算出された距離は、その他の走査角度の間に算出
された距離に比して短くなっている。よって、走査角度
XからYに至る間には、FOが存在している可能性がある
ことがわかる。
In the case as shown in FIG.
Unlike the case shown in (a), the distance calculated during the scanning angle from X to Y is shorter than the distance calculated during the other scanning angles. Therefore, it is understood that FO may exist between the scanning angles X and Y.

【0057】従って、図11(a)に示した結果につい
て、図7のステップ3に示す微分処理を施した場合、図
11(b)に示すように、走査角度Xで所定の負の値を
有し、走査角度Yで所定の正の値を有することがわか
り、FOのエッジ個所を抽出することができる。また、前
記エッジ個所で区分けした各範囲にて、ステップ4に示
した如くに距離の平均値を算出することにより、図11
(c)に示す如くの演算結果を得ることができる。
Therefore, when the differentiation process shown in step 3 of FIG. 7 is applied to the result shown in FIG. 11A, a predetermined negative value is obtained at the scanning angle X as shown in FIG. 11B. It is found that the scanning angle Y has a predetermined positive value, and the edge portion of FO can be extracted. Further, by calculating the average value of the distances as shown in step 4 in each range divided by the edge portion,
The calculation result as shown in (c) can be obtained.

【0058】更に、得られた演算結果を示すデータに基
づき、計測手段制御部10にて図9のフローチャートに
示す如くの処理を施すことにより、走査角度X及びYの
間にFOが存在するか否かを判別することができる。
Further, based on the data showing the obtained calculation result, the measuring means control unit 10 performs the processing as shown in the flowchart of FIG. 9 so that FO exists between the scanning angles X and Y. It is possible to determine whether or not.

【0059】上述した如く、レーザ・レーダ2を用い、
FO及び舗装割れの双方の有無について、地表状態を検出
することができる。
As described above, using the laser radar 2,
The surface condition can be detected for the presence or absence of both FO and pavement cracking.

【0060】なお、上述したレーザ・レーダ2による地
表状態の検出方法は一例であり、図7に示すステップ1
乃至ステップ5の動作、及び図9に示すステップ11乃
至ステップ14の動作を全てレーザ・レーダ2が備える
CPU26にて行い、その結果得られるFO等の有無の判
断結果のみを情報管理センタ4へ送信するようにしても
よい。また、レーザ・レーダ2が備えるアナライザ25
から出力されたデータを通信回線を介して情報管理セン
タ4へ送信し、図7に示すステップ2乃至ステップ5の
動作、及び図9に示すステップ11乃至ステップ15の
動作を、全て地表状態検出装置40が備えるCPU41
にて行うようにしてもよい。このように、レーザ・レー
ダ2にて行う動作と、地表状態検出装置40にて行う動
作は、適宜分担すればよい。
The method of detecting the surface condition by the laser radar 2 described above is an example, and the step 1 shown in FIG.
9 to the operation of step 5 and the operation of step 11 to step 14 shown in FIG. 9 are all performed by the CPU 26 included in the laser radar 2, and only the result of the determination of the presence or absence of FO and the like obtained as a result is transmitted to the information management center 4. You may do it. Further, the analyzer 25 provided in the laser radar 2
The data output from the device is transmitted to the information management center 4 through the communication line, and the operations of steps 2 to 5 shown in FIG. 7 and the operations of steps 11 to 15 shown in FIG. CPU 41 included in 40
May be performed in. In this way, the operation performed by the laser radar 2 and the operation performed by the ground surface state detecting device 40 may be appropriately shared.

【0061】次に、紫外画像センサ3にて撮像した地表
領域3aの画像に基づいて、地表状態を検出する場合に
ついて説明する。
Next, a case where the ground surface state is detected based on the image of the ground surface area 3a taken by the ultraviolet image sensor 3 will be described.

【0062】初めに、紫外画像センサ3が短波長光を検
出することにより地表領域3aを撮像する原理について
説明する。屋外環境下において、地表領域3aを照らす
光は主に2種類ある。即ち、太陽から直接発せられる直
達光と、太陽から発せられた光が大気中で散乱すること
により天空全体を面光源として発せられる天空光とがあ
る。従って、地表領域3aに存在するFO等の対象物及び
地表面は、前記直達光及び天空光の両方を反射し、可視
光画像センサ及び紫外画像センサ3等の画像センサへ入
射される。
First, the principle of capturing an image of the ground surface area 3a by the ultraviolet image sensor 3 detecting short wavelength light will be described. In the outdoor environment, there are mainly two types of light that illuminate the surface area 3a. That is, there are direct light emitted directly from the sun and skylight emitted from the entire sky as a surface light source by scattering the light emitted from the sun in the atmosphere. Therefore, the object such as FO existing in the surface area 3a and the ground surface reflect both the direct light and the skylight, and are incident on the image sensor such as the visible light image sensor and the ultraviolet image sensor 3.

【0063】ところで、太陽と画像センサとが前記FOに
対して正反射の位置関係にあるときは、前記FOの反射率
が地表面の反射率に比して十分小さくない限り、可視光
と短波長光との何れの場合も、前記FOの方が地表面より
明るく検出される。しかしながら、太陽と画像センサと
が前記正反射の位置関係となるのは稀であり、通常は正
反射の位置関係とならない確率が高い。
By the way, when the sun and the image sensor are in a regular reflection positional relationship with respect to the FO, visible light and short light are reflected unless the reflectance of the FO is sufficiently smaller than the reflectance of the ground surface. In any case of the wavelength light, the FO is detected brighter than the ground surface. However, it is rare that the sun and the image sensor have the above-mentioned regular reflection positional relationship, and there is usually a high probability that the sun and the image sensor do not have the regular reflection positional relationship.

【0064】一方、太陽と画像センサとがFOに対して正
反射の位置関係にない場合、紫外光では、前記画像セン
サへ入射される天空光成分は直達光成分の約1.5倍で
あるのに対し、可視光では、例え快晴日であっても、天
空光成分は直達光成分の約1/9倍にすぎない。これ
は、可視光に比して紫外光の方が波長が短いため、大気
中でより多く散乱して天空光成分が多いからである。
On the other hand, when the sun and the image sensor are not in the position of regular reflection with respect to FO, in the ultraviolet light, the sky light component incident on the image sensor is about 1.5 times the direct light component. On the other hand, with visible light, the sky light component is only about 1/9 times the direct light component even on a sunny day. This is because ultraviolet light has a shorter wavelength than visible light and is scattered more in the atmosphere to have more skylight components.

【0065】即ち、太陽と画像センサとが正反射の位置
関係にない場合、可視光画像センサでは、地表面からは
主として強い直達光が反射されて検出され、FOからは弱
い天空光が反射されて検出されるのみであり、FOが地表
面より十分大きい反射率を有するときのみ、FOは比較的
明るく撮像される。これに比べ、紫外画像センサ3で
は、入射される光の主成分は天空光であり、前記正反射
の位置関係になくとも、地表面よりもFOの反射率がわず
かに大きければ、FOは比較的明るく撮像される。
That is, when the sun and the image sensor are not in the positional relationship of regular reflection, the visible light image sensor mainly detects strong direct light from the ground surface and detects it, and weak sky light is reflected from FO. The FO is imaged relatively bright only when it has a reflectance sufficiently higher than the ground surface. On the other hand, in the ultraviolet image sensor 3, the main component of the incident light is the skylight, and if the reflectance of FO is slightly higher than that of the ground surface, the FO is compared even if it is not in the positional relationship of the regular reflection. It is captured brightly.

【0066】このように、可視光画像センサではなく紫
外画像センサ3を用いることにより、太陽と画像センサ
との位置関係(逆光位置、順光位置)、或いは、天候条
件(晴天、曇天)に拘らず、地表面よりFOの方が反射率
がわずかでも大きければ、前記FOを明るく撮像すること
ができる。また、紫外画像センサ3はレーザ・レーダ2
より高分解能であるという特徴を有しているため、ボル
ト等のように比較的小さいFO、パネル等のように平面的
なFOを、正常な地表面と区別して撮像することができ
る。また、地表面が降雨により濡れている場合、凍結し
ている場合にも、一般的に正常な地表面より反射率が高
くなるため、前記FOの他、地表面の湿潤状態及び凍結状
態等についても正常な地表面と区別して撮像することが
できる。
As described above, by using the ultraviolet image sensor 3 instead of the visible light image sensor, the positional relationship between the sun and the image sensor (backlight position, forward light position) or the weather condition (clear weather, cloudy weather) is taken into consideration. If the reflectance of FO is larger than that of the ground surface, the FO can be brightly imaged. The ultraviolet image sensor 3 is a laser radar 2
Since it has a feature of higher resolution, it is possible to image a relatively small FO such as a bolt or the like, and a planar FO such as a panel or the like, in distinction from a normal ground surface. In addition, when the ground surface is wet due to rainfall, even if it is frozen, the reflectance is generally higher than that of a normal ground surface. Can be imaged separately from the normal ground surface.

【0067】また、紫外画像(紫外光を検出して撮像す
る画像)を撮像し、可視光を利用しないため、FOが地表
面と同色であっても、前記FOを地表面と区別して撮像す
ることができる。更に、赤外線を利用することもないの
で、FO及び地表面の温度差がほとんどない場合であって
も、前記FOを地表面と区別して撮像することができる。
Further, since an ultraviolet image (an image obtained by detecting ultraviolet light) is taken and visible light is not used, even if FO has the same color as the ground surface, the FO is distinguished from the ground surface and taken. be able to. Further, since infrared rays are not used, the FO can be distinguished from the ground surface and imaged even when there is almost no temperature difference between the FO and the ground surface.

【0068】続いて、紫外画像センサ3から集信した画
像に関するデータに基づき、地表状態検出装置40に備
えられるCPU41が、FO等の有無を判断する場合の動
作の流れを、図12に示すフローチャートを用いて説明
する。
Next, the flow of operation when the CPU 41 provided in the ground surface state detecting device 40 judges the presence or absence of FO etc. based on the data relating to the image collected from the ultraviolet image sensor 3 is shown in the flowchart of FIG. Will be explained.

【0069】初めにCPU41は、紫外画像センサ3か
ら画像に関するデータを受信し(S20)、受信したデ
ータが示す各画素の輝度の値と、所定の閾値(以下、第
2閾値、という)とを比較することにより、2値化処理
を行う(S21)。図13は、紫外画像センサ3から受
信した画像に関するデータに基づくCPU41での処理
を説明するための模式図であり、図13(a)は、2値
化処理前の画像を示す模式図、図13(b)は、2値化
処理後の画像を示す模式図である。紫外画像センサ3に
て得られた画像には、図13(a)に示す如く、FO等と
考えられる画像及び多少のノイズが含まれており、輝度
の斑によって濃淡のある背景となっているが、ステップ
21にて2値化処理を施すことにより図13(b)に示
す如く白黒画像となる。
First, the CPU 41 receives data relating to an image from the ultraviolet image sensor 3 (S20), and sets the brightness value of each pixel indicated by the received data and a predetermined threshold value (hereinafter referred to as the second threshold value). Binarization processing is performed by comparison (S21). FIG. 13 is a schematic diagram for explaining the process in the CPU 41 based on the data related to the image received from the ultraviolet image sensor 3, and FIG. 13A is a schematic diagram showing the image before the binarization process. FIG. 13B is a schematic diagram showing the image after the binarization process. As shown in FIG. 13A, the image obtained by the ultraviolet image sensor 3 contains an image considered to be an FO and some noise, and has a shaded background due to uneven brightness. However, by performing the binarization process in step 21, a black and white image is obtained as shown in FIG.

【0070】CPU41は、ステップ21での処理によ
り得られた画像について、黒領域の収縮処理及び黒領域
の膨張処理を施す(S22)ことにより前記ノイズの除
去を行う。更に、ノイズが除去された画像についてラベ
リングを行うことによりFO等と考えられる画像の面積を
抽出する(S23)。図13(c)は、図13(b)に
示す画像について収縮・膨張処理及び面積の抽出を行っ
た後に得られる画像を示す模式図である。
The CPU 41 removes the noise by subjecting the image obtained by the processing in step 21 to the black area contraction processing and the black area expansion processing (S22). Further, the area of the image considered to be FO or the like is extracted by performing labeling on the image from which noise has been removed (S23). FIG. 13C is a schematic diagram showing an image obtained after the image shown in FIG. 13B has been subjected to contraction / expansion processing and area extraction.

【0071】次に、ステップ23にて抽出された面積
と、所定の閾値(以下、第3閾値、という)との大小関
係を判別する(S24)。なお、前記第3閾値は、紫外
画像センサ3によって撮像される画像の解像度、環境条
件等に若干依存する数値であり、抽出面積が第3閾値以
上のときは、前記紫外画像センサ3が撮像した地表領域
3aにFO等が存在する可能性が比較的高く、抽出面積が
第3閾値より小さいときは、FO等が存在する可能性は比
較的小さいことを示している。
Next, the size relation between the area extracted in step 23 and a predetermined threshold value (hereinafter referred to as a third threshold value) is determined (S24). The third threshold value is a numerical value that slightly depends on the resolution of the image captured by the ultraviolet image sensor 3, environmental conditions, etc. When the extraction area is equal to or greater than the third threshold value, the ultraviolet image sensor 3 captures an image. The possibility that FO and the like exist in the ground surface area 3a is relatively high, and when the extraction area is smaller than the third threshold value, the possibility that the FO and the like exist is relatively small.

【0072】ステップ24にて抽出面積が第3閾値より
小さいと判別した場合(S24:YES)、地表領域3
aにはFO等が存在しないと判別する(S25)。そし
て、環境の変化等に追従するため、ステップ21での2
値化処理に用いる第2閾値の値を更新し、再びステップ
20以降の動作を繰り返す。
When it is determined in step 24 that the extraction area is smaller than the third threshold value (S24: YES), the surface area 3
It is determined that FO does not exist in a (S25). Then, in order to follow changes in the environment,
The value of the second threshold value used for the binarization process is updated, and the operations of step 20 and subsequent steps are repeated again.

【0073】他方、ステップ24にて抽出面積が第3閾
値以上であると判別した場合(S24:NO)、地表領
域3aにFO等が存在すると判断し(S27)、その結果
をモニタへ表示又は紙面に印字出力等する他(S2
8)、管制センタ5へも、滑走路1の地表状態を示す情
報を提供することができる。ステップ28にて出力した
後は、再びステップ20以降の動作を繰り返す。
On the other hand, when it is determined in step 24 that the extraction area is equal to or larger than the third threshold value (S24: NO), it is determined that FO or the like exists in the surface area 3a (S27), and the result is displayed on the monitor or In addition to printing output on paper (S2
8) It is also possible to provide the control center 5 with information indicating the surface condition of the runway 1. After the output in step 28, the operation after step 20 is repeated again.

【0074】なお、上述した地表状態検出装置40によ
る地表状態の検出方法は一例であり、紫外画像センサ3
にCPUを備えさせ、図12に示すステップ21乃至ス
テップ27の動作の全てを前記CPUが行い、その結果
得られるFO等の有無の判断結果のみを情報管理センタ4
へ送信するようにしてもよい。このように、紫外画像セ
ンサ3にて行う動作と、地表状態検出装置40にて行う
動作は、適宜分担すればよい。
The method of detecting the surface condition by the surface condition detecting device 40 described above is an example, and the ultraviolet image sensor 3 is used.
The CPU is equipped with a CPU, and the CPU performs all the operations of steps 21 to 27 shown in FIG.
May be transmitted to. In this way, the operation performed by the ultraviolet image sensor 3 and the operation performed by the ground surface state detection device 40 may be appropriately shared.

【0075】上述した如く、地表状態検出装置40は、
レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3の夫々にて得ら
れるデータを用いて地表状態を検出する。具体的には、
レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3の両方を、航空
機の離発着に拘らず常時稼働させ、比較的大きいFO,舗
装割れ,陥没,隆起の有無などの地表状態はレーザ・レ
ーダ2から集信するデータに基づいて検出し、比較的小
さいFO,平面的な形状のFOの有無,湿潤状態,凍結状態
などの地表状態は紫外画像センサ3から集信するデータ
に基づいて検出する。
As described above, the surface condition detecting device 40 is
The ground condition is detected by using the data obtained by the laser radar 2 and the ultraviolet image sensor 3, respectively. In particular,
Both the laser radar 2 and the ultraviolet image sensor 3 are constantly operated regardless of the departure and arrival of the aircraft, and the ground surface conditions such as the presence of relatively large FO, pavement cracks, depressions, and ridges are collected from the laser radar 2. Based on the data collected from the ultraviolet image sensor 3, ground surface conditions such as a relatively small FO, the presence or absence of a planar FO, a wet condition, and a frozen condition are detected.

【0076】更に、検出した結果、FO等が存在すること
が判った場合には、モニタに表示し、又は、紙面に印字
出力し、その他、警報ランプ及び音声等を用いて報知す
る他、管制センタ5へ通報するようにしてもよい。
Furthermore, if it is found as a result of the detection that FO or the like is present, it is displayed on a monitor or printed out on paper, and other than that, an alarm lamp and voice are used to notify, and control is also provided. You may make it report to the center 5.

【0077】以上に説明した如く、本実施の形態に係る
地表状態検出システムによれば、レーザ・レーダ2及び
紫外画像センサ3を設置し、レーザ・レーダ2から得ら
れる距離を示す情報、及び紫外画像センサ3から得られ
る画像を示す情報に基づき、対象とする地表の状態を検
出する。レーザ・レーダ2によれば、10cm程度以上
の比較的大きなFO及び舗装割れ等を、これらが地表面と
同程度の反射率であっても(即ち、反射率に拘わらず)
検出することができ、紫外画像センサ3によれば、10
cm程度以下の比較的小さなFO、パネルのように平面的
なFO、地表の湿潤状態及び凍結状態等、反射率が地表面
より大きいFO等を検出することができる。従って、地表
状態を詳細かつ正確に検出することができる。
As described above, according to the ground condition detecting system of the present embodiment, the laser radar 2 and the ultraviolet image sensor 3 are installed, and the information indicating the distance obtained from the laser radar 2 and the ultraviolet light are obtained. The state of the target ground surface is detected based on the information indicating the image obtained from the image sensor 3. According to the laser radar 2, a relatively large FO of about 10 cm or more, a pavement crack, etc., even if these have the same reflectance as the ground surface (that is, regardless of the reflectance)
It can be detected, and according to the ultraviolet image sensor 3, 10
It is possible to detect a relatively small FO of about cm or less, a flat FO such as a panel, a wet state and a frozen state of the ground surface, and a FO having a reflectance higher than the ground surface. Therefore, the ground condition can be detected in detail and accurately.

【0078】また、レーザ・レーダ2及び紫外画像セン
サ3からデータを集信する地表状態検出装置40を備え
るため、該地表状態検出装置40にてデータの一元管理
が可能であり、集信したデータに基づいて地表状態を検
出させることができる。
Since the ground condition detecting device 40 for collecting data from the laser radar 2 and the ultraviolet image sensor 3 is provided, the ground condition detecting device 40 can centrally manage the data and collect the collected data. The surface condition can be detected based on the.

【0079】また、紫外画像センサ3にて撮像される画
像に関し、2値化処理及びノイズ除去処理を施すため、
地表状態をより正確に検出することができる。
Since the image picked up by the ultraviolet image sensor 3 is subjected to binarization processing and noise removal processing,
The ground condition can be detected more accurately.

【0080】更に、レーザ・レーダ2及び紫外画像セン
サ3を滑走路1近傍に配置するため、航空機の離発着に
拘わらず、また、人員によらず、滑走路1の地表状態を
効率よく早期に検出することができ、航空機の運行に係
る安全性の向上を図ることができる。
Further, since the laser radar 2 and the ultraviolet image sensor 3 are arranged in the vicinity of the runway 1, the ground condition of the runway 1 can be detected efficiently and early regardless of whether the aircraft is taking off or landing or regardless of personnel. Therefore, it is possible to improve the safety of the operation of the aircraft.

【0081】なお、本実施の形態に係るレーザ・レーダ
2を自走式とし、滑走路1に沿って付設された軌道又は
任意のルートを移動することができるようにしてもよ
く、この場合、広大な滑走路1の地表状態を検出するた
めに必要なレーザ・レーダ2の個数を減らすことがで
き、設備費用を低減することができる。また、紫外画像
センサ3についても同様である。
The laser radar 2 according to the present embodiment may be of a self-propelled type so that it can move along a track or an arbitrary route attached along the runway 1. In this case, It is possible to reduce the number of laser radars 2 required to detect the surface condition of the vast runway 1, and it is possible to reduce the equipment cost. The same applies to the ultraviolet image sensor 3.

【0082】また、本実施の形態では、滑走路を対象と
する場合について記載しているが、高速道路、その他の
路面について、地表状態を検出する場合においても有効
であることは言うまでもない。
Further, although the present embodiment describes the case of targeting a runway, it is needless to say that it is also effective in detecting the surface condition of a highway and other road surfaces.

【0083】[0083]

【発明の効果】本発明によれば、FO,舗装割れ,陥没,
隆起,湿潤状態,凍結状態等の地表状態を、天候の如何
に拘らず、また、滑走路においては航空機の離発着に拘
らず、比較的確実であり効率的に検出することができ、
点検員による作業の軽減を図ることができる地表状態検
出方法、地表状態検出システム、及び地表状態検出装置
を提供することができる。
According to the present invention, FO, pavement cracking, depression,
Surface conditions such as upheaval, wet condition, and frozen condition can be detected relatively reliably and efficiently regardless of weather conditions and on the runway regardless of whether the aircraft is taking off or landing.
It is possible to provide a surface condition detecting method, a surface condition detecting system, and a surface condition detecting device that can reduce the work of an inspector.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明に係る地表状態検出システムを滑走路に
適用した場合の設備の配置構成を示す模式図である。
FIG. 1 is a schematic diagram showing an arrangement configuration of equipment when a surface condition detecting system according to the present invention is applied to a runway.

【図2】レーザ・レーダのより詳細な配置構成の一例を
示す模式図である。
FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of a more detailed arrangement configuration of a laser radar.

【図3】滑走路の横断面図である。FIG. 3 is a cross-sectional view of the runway.

【図4】紫外画像センサのより詳細な配置構成の一例を
示す模式図である。
FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a more detailed arrangement configuration of an ultraviolet image sensor.

【図5】レーザ・レーダの構成を示すブロック図であ
る。
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a laser radar.

【図6】本実施の形態に係る地表状態検出装置の構成を
示すブロック図である。
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a ground surface state detecting device according to the present embodiment.

【図7】レーザ・レーダが備えるCPUの動作の流れを
説明するためのフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart for explaining a flow of operations of a CPU included in the laser radar.

【図8】レーザ・レーダが備えるCPUでの演算処理の
内容を説明するための、演算結果の一例を模式的に示す
図表である。
FIG. 8 is a chart schematically showing an example of a calculation result for explaining the contents of a calculation process in a CPU included in the laser radar.

【図9】地表状態検出装置に備えられるCPUがFO又は
舗装割れの有無を判断する場合の動作の流れを説明する
ためのフローチャートである。
FIG. 9 is a flowchart for explaining a flow of operations when a CPU included in the ground surface state detecting device determines whether or not there is an FO or a pavement crack.

【図10】距離の平均値と第1閾値との関係の一例を示
す図表である。
FIG. 10 is a chart showing an example of a relationship between an average value of distances and a first threshold value.

【図11】レーザ・レーダが備えるCPUでの演算結果
の他の一例を模式的に示す図表である。
FIG. 11 is a chart schematically showing another example of the calculation result by the CPU included in the laser radar.

【図12】地表状態検出装置に備えられるCPUがFO等
の有無を判断する場合の動作の流れを説明するためのフ
ローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart for explaining a flow of an operation when a CPU included in the ground surface state detecting device determines the presence or absence of an FO or the like.

【図13】紫外画像センサから受信した画像に関するデ
ータに基づくCPUでの処理を説明するための模式図で
ある。
FIG. 13 is a schematic diagram for explaining processing in a CPU based on data regarding an image received from an ultraviolet image sensor.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 滑走路 2 レーザ・レーダ(距離算出装置) 3 紫外画像センサ(撮像装置) 4 情報管理センタ 5 管制センタ 20 光源 21 ビームスプリッタ 22 鏡体 23 モータ 24 フィルタ 25 アナライザ 26,41 CPU 27,45 通信インタフェース(通信I/F) 40 地表状態検出装置 42 RAM 43 ROM 44 ハードディスク(HD) 1 runway 2 Laser radar (distance calculator) 3 Ultraviolet image sensor (imaging device) 4 Information management center 5 control center 20 light sources 21 Beam splitter 22 Mirror 23 motor 24 filters 25 analyzer 26,41 CPU 27,45 Communication interface (communication I / F) 40 Surface condition detector 42 RAM 43 ROM 44 hard disk (HD)

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01B 11/00 - 11/30 G01S 13/86 G08G 5/00 B64F 1/00 - 1/36 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G01B 11/00-11/30 G01S 13/86 G08G 5/00 B64F 1/00-1/36

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 地表領域へ向けて信号波を送信し、前記
地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受
信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送
信した信号波及び受信した信号波の位相差に基づいて前
記対象物までの距離を算出し、波長が 190nm 500nm の範囲に含まれる太陽光中の 短波長
光を検出することにより地表領域を撮像し、 算出した距離を示す情報、及び撮像した画像を示す情報
に基づき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤
状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を
含む地表状態を検出することを特徴とする地表状態検出
方法。
1. A signal wave is transmitted to a ground surface area, the signal wave reflected by an object existing in the ground surface area is received, and the time from the transmission of the signal wave to the reception is transmitted. calculating a distance to the object based on the phase difference between the signal wave and the received signal wave, and images the surface area by detecting the short-wavelength light in sunlight which wavelength is in the range from 190 nm ~ 500 nm , Based on the information indicating the calculated distance and the information indicating the captured image
At least the existence of the object in the state and the frozen state
A method of detecting a ground condition, comprising detecting a ground condition including the ground condition.
【請求項2】 前記短波長光は、波長が280nm 315nm
範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項1に記
載の地表状態検出方法。
2. The surface state detecting method according to claim 1, wherein the short-wavelength light has a wavelength in the range of 280 nm to 315 nm .
【請求項3】 地表領域へ向けて信号波を送信する手
段、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信
号波を受信する手段、及び、前記信号波の送信から受信
までの時間、又は、送信した信号波及び受信した信号波
の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手
段を有する距離算出装置と、波長が 190nm 500nm の範囲に含まれる太陽光中の 短波長
光を検出することにより地表領域を撮像する手段を有す
る撮像装置とを備え、 算出した距離を示す情報、及び、撮像した画像を示す情
報に基づき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿
潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否
を含む地表状態を検出する手段を備えることを特徴とす
る地表状態検出システム。
3. A means for transmitting a signal wave toward the surface area, a means for receiving the signal wave reflected by an object existing in the surface area, and a time from transmission to reception of the signal wave, or, a distance calculating device having a means for calculating a distance to the object based on the phase difference between the transmitted signal wave and the received signal wave, short wavelength in sunlight which wavelength is in the range from 190 nm ~ 500 nm An image pickup device having means for picking up an image of the ground surface area by detecting light, and based on the information indicating the calculated distance and the imaged image, an object on the ground surface, a pavement crack, a depression, a ridge, Damp
Presence or absence of at least the object in the wet state and the frozen state
A surface condition detecting system comprising means for detecting a surface condition including the following .
【請求項4】 前記距離に係る情報及び前記画像に係る
情報を集信する手段と、前記地表状態を検出する手段と
を有する地表状態検出装置を更に備えることを特徴とす
る請求項3に記載の地表状態検出システム。
4. The surface condition detecting device according to claim 3, further comprising a surface condition detecting device having a unit for collecting the information related to the distance and the information related to the image, and a unit for detecting the surface condition. Surface condition detection system.
【請求項5】 前記短波長光は、波長が280nm 315nm
範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項3又は
4に記載の地表状態検出システム。
5. The surface condition detecting system according to claim 3, wherein the short-wavelength light is light having a wavelength in the range of 280 nm to 315 nm .
【請求項6】 前記画像に関し、2値化処理を行う手段
と、ノイズ除去処理を行う手段とを更に備えることを特
徴とする請求項3乃至5の何れかに記載の地表状態検出
システム。
6. The ground surface state detecting system according to claim 3, further comprising: a unit that performs a binarization process and a unit that performs a noise removal process on the image.
【請求項7】 前記地表状態は、航空機が離発着する滑
走路の地表状態であり、前記距離算出装置及び撮像装置
は、前記滑走路の近傍に設置されることを特徴とする請
求項3乃至6の何れかに記載の地表状態検出システム。
7. The surface condition is a surface condition of a runway where an aircraft takes off and landing, and the distance calculation device and the imaging device are installed in the vicinity of the runway. The surface condition detection system according to any one of 1.
【請求項8】 前記距離算出装置は自走式であり、前記
滑走路に沿って移動することが可能に設置されているこ
とを特徴とする請求項7に記載の地表状態検出システ
ム。
8. The surface condition detecting system according to claim 7, wherein the distance calculating device is self-propelled and is installed so as to be movable along the runway.
【請求項9】 地表領域に存在する対象物までの距離に
係る情報、及び、波長が 190nm 500nm の範囲に含まれる
太陽光中の短波光を検出して撮像される地表領域の画像
を示す情報の夫々を集信する手段と、集信した情報に基
づいて、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状
態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含
地表状態を検出する手段と、検出した地表状態を示す
情報を出力する手段とを備えることを特徴とする地表状
態検出装置。
9. Information relating to the distance to an object existing on the surface area, and the wavelength is included in the range of 190 nm to 500 nm.
Means for collecting each of the information indicating the image of the ground surface area that is detected by detecting short-wave light in the sunlight, and based on the collected information, objects on the ground surface, pavement cracks, depressions, bumps, wetting Condition
State and frozen state, including at least the presence or absence of the object.
An apparatus for detecting a ground surface condition, comprising: a unit for detecting a ground condition; and a unit for outputting information indicating the detected ground condition.
【請求項10】10. 前記短波長光は、波長がThe short wavelength light has a wavelength 280nm280nm ~ 315nm315nm
の範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項9に10. The light included in the range of
記載の地表状態検出装置。The surface condition detection device described.
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