JP3792006B2

JP3792006B2 - ガラス破壊検出装置

Info

Publication number: JP3792006B2
Application number: JP13396697A
Authority: JP
Inventors: 文男青木; 光夫古村
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 1997-05-23
Filing date: 1997-05-23
Publication date: 2006-06-28
Anticipated expiration: 2017-05-23
Also published as: JPH10326385A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、建築物の窓ガラスなどのガラスが破壊された時に、このガラス破壊を検出して警報を発生するガラス破壊検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のガラス破壊を検出する装置としては、ガラス面に圧電素子を張り付けておき、この圧電素子によって検出される振動によってガラスの破壊を検出し、警報を出力するものがあった。この場合、１枚のガラスに対して１つ又は複数の圧電素子を装着する必要があるため、美観を損ねるという問題がある。さらには、フィルムを貼り付けたガラスに適用した場合は、振動が圧電素子に伝達され難くなるため、検出の感度が低下するなどの問題があった。
【０００３】
これらの問題を解決するため、ガラスより離れた距離に設置したマイクロホンでガラス破壊時の空間伝搬音を検出する装置の開発がなされてきている。この場合、ガラス破壊時の高周波特性及び低周波特性に注目することにより、誤検出を減らす試みがなされてきた。しかしながら、このように空間伝搬音を検出するガラス破壊検出装置では、ガラスに対して大打撃を与えて破壊したとき以外は検出できない傾向がある。逆に、大きな音の場合は、ガラス破壊以外の音でもガラス破壊として検出してしまうという誤動作が多いものが殆どであった。
【０００４】
これに対し、ガラス破壊時に発生する音波の波形を解析してガラス破壊を検出することが提案されている。その例として、ガラス破壊時に発生する第１波とガラスの小片が砕け落ちる時に発生する第２波の両方が検出されたときにガラス破壊が発生したと判定するものがある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
この場合、ガラスに飛散防止フィルムを張り付けてからガラス破壊をすると、小片が砕け落ちないため上記第２波が検出できずに失報してしまう。また、この失報を防ぐために、第１波の検出のみでガラス破壊と判定をすると、ガラスを叩いたときでも発報をしてしまうという問題が発生する。
【０００６】
本発明は、ガラス破壊時の空間伝搬音を検知することによりガラス破壊を検出するガラス破壊検出装置において、ガラス破壊時に発生する音とその他のノイズ音とを明瞭に区別して、ガラス破壊を確実に検出し、その他のノイズ音では誤動作しないようにすることを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１に、ガラス破壊時に発生する音波の時間波形を示す。本発明者は、このガラス破壊時に発生する音波を詳細に分析した結果、ガラス破壊時には、図１に示す音波波形中に、方形波Ａが含まれることを発見した。さらに、この方形波は、例えば、単にガラスに物が衝突したときに発生する音のような、ガラス破壊時以外に発生するノイズ音には含まれないことが確認された。本発明は、音波検出手段が検出した音波波形中に方形波が存在するか否かによって、ガラス破壊とその他のノイズとを区別する。
【０００８】
そのため、本発明のガラス破壊検出装置は、ガラスが破壊されたときに発生する音波の波形を音波検出手段により検出し、この検出した音波波形から傾斜波形を傾斜波形抽出手段により抽出し、この抽出した傾斜波形からピーク演算手段により逆符号ピークを演算し、この逆符号ピークに基づいて、判定手段により方形波の有無を判定する。なお、この方形波は、図１に示すように単独で存在するとは限らず、音波検出装置の設置位置などによっては、他の信号に隠れてしまうことがあるが、適切な信号処理によって方形波の存在の有無を判定することができる。方形波を検出するとガラス破壊があったと判定して警報出力をする。
【０００９】
本発明によれば、ガラス破壊時に特有な方形波の有無によりガラスの破壊を検出するので、ガラス破壊時にはそれを確実に検出する。また、他のノイズとなる音波は、方形波を含まないため、ガラスの破壊に至らない単なる衝突の場合のようなノイズ音を検出しても、それによって誤報をすることは極めて少ない。
また、本発明によれば、複数のガラスを有する場所においても、単一の音波検出装置を設けるだけでよいので、ガラス破壊検出装置の取り付け作業が簡略化できると共に、配線量を減らして美観を損なうことがない。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態について図を用いて説明する。
図２は、本発明を適用したガラス破壊検出装置の回路構成を示すブロック図である。
図中、１はコンデンサマイクで、ガラスを破壊した時に発生し空間伝搬した音波を検出する音波検出手段である。このコンデンサマイク１は、帯域がフラットな特性を持つものが使用される。コンデンサマイク１からの出力は、増幅器２で増幅された後、アンチエリアシング用のローパスフィルタ（ＬＰＦ）３へ出力される。ローパスフィルタ３から出力された信号は、Ａ／Ｄ変換器４でアナログ信号からディジタル信号に変換されてメモリ５に記録される。
【００１１】
６は方形波検出手段で、２つのローパスフィルタ６１，６２及びＣＰＵ６３により構成される。方形波検出手段６は、メモリ５に記録された信号が予め定めたレベル以上となったときに、メモリ５に記録された信号について数値計算による信号処理を行い、ガラス破壊の有無の判定を行う。そして、ガラス破壊有りと判定したときは、その結果が警報出力部７に送られ、警報が外部に対して出力される。
【００１２】
ここで、図２の回路の動作を説明する前に、方形波の判別方法の原理について図３を用いて説明する。
図３の（ａ）（ｂ）はガラス破壊時に発生する方形波の例、（ｃ）（ｄ）はガラス破壊時でないときに発生するその他の波形の例を示す。また、（ａ）〜（ｄ）の左側の波形は原波形を示し、右側の波形は原波形に対する傾斜波形を示す。この傾斜波形とは、原波形を短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂの形の回帰直線を最小自乗法により求め、同様の分析を一定のシフト幅でずらせて行い、その傾きａの系列を求めたものである。
【００１３】
また、傾斜波形において、Ｐ１，Ｐ２はピークを表す。このピークは、傾斜波形の微分点が０となる点である。このピークは、通常、極性の符号（＋，−）が異なる２つのピークとして検出される。本明細書では、これらのピークを「逆符号ピーク」と称する。傾斜波形中に示されたＰｔｈは、逆符号ピークＰ１，Ｐ２に基づいて方形波の有無を判定する際に使用するために、予め設定されたしきい値である。さらに、図３の説明で使用されるピーク比Ｒとは、逆符号ピークＰ１とＰ２の比で、大きい方で小さい方を割った値（＝｜Ｐ１／Ｐ２｜又は｜Ｐ２／Ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）である。このピーク比Ｒは、２つのピークの大きさが近ければ大きくなる。また、Ｒｔｈは、ピーク比Ｒに基づいて方形波の有無を判定する際に使用するために、予め設定されたしきい値である。
【００１４】
図３（ａ）は、ガラス破壊時に発生する方形波の第１の例である。この傾斜波形の逆符号ピークＰ１，Ｐ２は、原波形の立ち上がりのピークＰ１がしきい値Ｐｔｈより大きく、立ち下がりのピークＰ２がしきい値Ｐｔｈより小さいが、ピーク比Ｒが大きく、しきい値Ｒｔｈより大きい。
（ｂ）は、ガラス破壊時に発生する方形波の第２の例である。ピーク比Ｒは小さく、しきい値Ｒｔｈより小さいが、傾斜波形の逆符号ピークＰ１，Ｐ２は両方ともしきい値Ｐｔｈより大きい。
【００１５】
（ｃ）の例は、非ガラス破壊時に発生する方形波でない波形の第１の例である。原波形の立ち上がり、立ち下がりが緩やかであり、ピーク比Ｒは大きいが、ピーク（Ｐ１，Ｐ２）の両方がしきい値Ｐｔｈより小さい。
（ｄ）の例も、非ガラス破壊時に発生する方形波でない波形の第２の例である。原波形の立ち上がりのピークＰ１はしきい値Ｐｔｈより大きいが、立ち下がりが緩やかであるため、立ち下がりのピークＰ２がしきい値Ｐｔｈより小さく、また、ピーク比Ｒ１も小さい。
【００１６】
以上説明した原理に基づいて、方形波検出手段６では、図４のフローチャートに示す信号処理を行う。また、図４の処理の理解を容易にするため、図５、図６の波形図を参照する。図５，図６に示す波形は、図４の各ステップで得られる波形を表している。
なお、図４のフローチャートにおいて、ステップ１１〜１４では、検出した音波波形から、中心包絡波形を抽出して方形波を取り出す処理が行われる。この方形波の取り出し処理において、方形波以外の波形を方形波と誤って取り出さないようにするために、ステップＳ２１〜２５で、方形波を抽出する範囲を決定するピーク検出区間の演算を行う。ステップＳ３１では、ステップＳ１１〜１４、２１〜２５で得た各パラメータを使用して、ガラス破壊の有無の判定がされる。
【００１７】
方形波検出手段６においては、前述のように、メモリ５に予め定めた以上の値の信号値が入力されると、メモリ５に記録された信号波形について、図４のフローチャートに示す解析を開始する。
最初に、方形波を取り出す処理（ステップＳ１１〜１４）について説明する。
ステップＳ１１では、メモリ５から取り出した信号に対し、遮断周波数（３〜５ｋＨｚ）のローパスフィルタ６１を通過した信号を取り出す。ローパスフィルタ６１には、ＦＩＲディジタルフィルタを用いる。これにより、図１に示す原波形から、図５にＳ１１と表示した波形が得られる。
【００１８】
ステップＳ１２では、信号波形Ｓ１１に対してその最大値を探索し、その値を１とする正規化処理を行う。これにより、図５にＳ１２と表示した波形が得られる。
ステップＳ１３では、正規化した波形Ｓ１２より、短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂの形の回帰直線を最小自乗法により求める。同様の分析を、一定のシフト幅でずらせて行き、その傾きａの系列である傾斜波形を求める。これにより、図５にＳ１３と表示した波形が得られる。
【００１９】
ステップＳ１４では、傾斜波形Ｓ１３に対し、後述のステップＳ２４で求めたピーク検出区間Ｂ，Ｃを適用し、その区間内で、区間Ｂ，Ｃの符号と極性の符号が一致するピークで、最大のピークＰ１，Ｐ２を２つ抽出する。以前に図３を用いて説明したように、原波形に方形波が含まれている場合、この２つのピークＰ１，Ｐ２は、方形波の立ち上がりと立ち下がりを表すこととなる。
【００２０】
また、ステップＳ１４では、抽出した２つのピークＰ１，Ｐ２のピーク比Ｒ１（＝｜Ｐ１／Ｐ２｜又は｜Ｐ２／Ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）を計算しておく。傾斜波形とピーク検出区間Ｂ，ＣとピークＰ１，Ｐ２との関係を図６のＳ１４に示す。
次に、ピーク検出区間の演算（ステップＳ２１〜２５）について説明する。
【００２１】
ステップＳ２１では、メモリ５から取り出した信号に対し遮断周波数（１〜３ｋＨｚ）のローパスフィルタ６２を通過した信号を取り出す。ローパスフィルタ６２にはＦＩＲディジタルフィルタを用いる。これにより、図１に示す原波形から、図５にＳ２１と表示した波形が得られる。
ステップＳ２２では、信号波形Ｓ２１に対してその最大値を探索し、その値を１とする正規化処理を行う。これにより、図５でＳ２２と表示した波形が得られる。
【００２２】
ステップＳ２３では、正規化した波形より、短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂの形の回帰直線を最小自乗法により求める。同様の分析を、一定のシフト幅でずらせて行き、その傾きａの系列である傾斜波形を求める。これにより、図５でＳ２３と表示した波形が得られる。
ステップＳ２４では、方形波を抽出するための区間（ピーク抽出区間）を決定する。まず、傾斜波形のピーク（微分点が０となる点）を波形の先端より探索し、その絶対値が予め設定したしきい値ｐｔｈを超えるもので、極性の符号が異なるピークｐ１，ｐ２を２つ検出する。
【００２３】
次に、検出した各ピークｐ１，ｐ２について、そのピークｐ１，ｐ２を含む両端の範囲の値が０と交差するまでの区間Ｂ，Ｃを検出し、それをピーク検出区間として決定する。また、ｐ１，ｐ２の極性符号をそれぞれ区間Ｂ，Ｃの符号とする。さらに、後で行うガラス破壊の判定のために、２つのピークｐ１，ｐ２のピーク比Ｒ２（＝｜ｐ１／ｐ２｜又は｜ｐ２／ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）を計算しておく。ピーク検出区間Ｂ，Ｃとピークｐ１，ｐ２との関係を図６のＳ２４に示す。
【００２４】
ステップＳ２５では、傾斜波形の立ち上がり区間で、絶対値が予め設定したしきい値（ｐｔｈ）を超えるピークの数を計算する。ここで数えられるピーク１，２を図６のＳ２５に示す。
最後に、判定処理（ステップＳ３１）について説明する。
ステップＳ３１では、以上の過程で求めた各パラメータを用いて、ガラス破壊の有無を判定する。この判定に用いるパラメータ及びその内容は以下の３つである。
【００２５】
１．ピーク数
ステップＳ２５で求めたピーク数はガラス破壊時には、理想的には２つである。実際には振動成分が残る場合があるため、必ずしも２つとはならないので、２より大きいある値Ｎを予め設定しておき、その個数Ｎ以内ではガラス破壊の可能性有りとし、個数Ｎを超える場合は、ガラス破壊以外の原因による可能性が高い。また、ピーク数が２に満たない場合（０又は１）は、ガラス破壊による音波を検出していない可能性が高い。
【００２６】
２−１．ピーク値Ｐ１，Ｐ２
ステップＳ１４で求めた２つのピークＰ１，Ｐ２の絶対値は、ガラス破壊時には、方形波が発生するため大きな値を得る。
２−２．ピーク比Ｒ１
ステップＳ１４で求めたピーク比Ｒ１は、ガラス破壊時には大きな値（立ち上がりのピークＰ１と立ち下がりのピークＰ２がほぼ同じ大きさであることを意味する）を得る。
【００２７】
２−３．ピーク比Ｒ２
ステップＳ１４で求めたピーク比Ｒ１がそれほど大きくない場合でも、ステップＳ２４で求めたピーク比Ｒ２が大きい場合は、ガラス破壊の可能性がある。
以上のパラメータを使用してガラス破壊の判定を行う基準を以下の〔表１〕に示す。
【００２８】
【表１】

以上説明した例によれば、コンデンサマイク１により検出した音波から、ガラス破壊時間に特有の方形波を検出することによりガラス破壊の有無を判定するのであるから、ガラス破壊を確実に検出できる。また、信号処理過程で時間波形成分の正規化を行っているので、感度調整をしなくとも音の大小によって誤動作することがない。さらに、ガラス破壊時以外に発生するノイズ音に対しては、ノイズ音には方形波が含まれないので、ノイズ音を検出したときにガラス破壊有りと判定する可能性は非常に低くなる。
【００２９】
また、方形波の傾斜波形のピークを取り出す際に、ピーク検出区間を設定して、その区間内にあるピークを方形波によるピークと判定しているから、方形波の検出が確実に行われる。
さらに、本発明の装置は、従来より行われているガラス破壊時に特有の周波数分析により行う方法と併用することにより、誤検知を少なくし、ガラス破壊を確実に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ガラス破壊時に発生する音波の波形を示す図。
【図２】本発明を適用したガラス破壊検出装置の回路図。
【図３】本発明において使用される、方形波の検出原理を説明する図。
【図４】図２の回路の動作を説明するフローチャート。
【図５】図４の動作において発生する波形を示す図（その１）。
【図６】図４の動作において発生する波形を示す図（その２）。
【符号の説明】
１…コンデンサマイク
２…増幅器
３…ローパスフィルタ
４…Ａ／Ｄ変換器
５…メモリ
６…方形波検出手段
７…警報出力部

Claims

ガラスが破壊されたときに発生する音波の波形を検出する音波検出手段と、
前記音波波形から傾斜波形を抽出する傾斜波形抽出手段と、
この抽出した傾斜波形から逆符号ピークを演算するピーク演算手段と、
このピーク演算手段が演算した逆符号ピークにおけるいずれかのピーク値が第一の所定値を超え、かつ、ピーク比が第二の所定値より大きいことにより方形波を検出する判定手段と、
前記方形波を検出すると、警報を出力する警報出力手段と、
を具備することを特徴とするガラス破壊検出装置。
ガラスが破壊されたときに発生する音波の波形を検出する音波検出手段と、
前記音波波形から傾斜波形を抽出する傾斜波形抽出手段と、
この抽出した傾斜波形から逆符号ピークを演算するピーク演算手段と、
このピーク演算手段が演算した逆符号ピークにおける各ピーク値が前記第一の所定値を超えることにより方形波を検出する判定手段と、
前記方形波を検出すると、警報を出力する警報出力手段と、
を具備することを特徴とするガラス破壊検出装置。
前記音波検出手段の出力側に接続され、検出した音波波形から低周波域の音波波形を抽出するローパスフィルタと、
このローパスフィルタを通過した低周波域の音波波形から傾斜波形を抽出し、この抽出した傾斜波形から逆符号ピークを演算し、この演算した逆符号ピークに基づいてピーク検出区間を算出するピーク検出区間演算手段とを具備し、
前記判定手段は、前記ピーク検出区間内に存在する逆符号ピークに基づいて前記方形波を検出する請求項１又は２に記載のガラス波形検出装置。