JP3888528B2 - Liquid level recognition processing apparatus and liquid level monitoring system - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液面位置を検出するための液面認識処理装置及び液面監視システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
液面検出に関する従来技術として、例えば、特開平１０−３１８８２０号公報により、油面位置検知システムについて開示されている。
このシステムは、油面計の油面位置を画像処理装置を用いて検出し、その結果を監視員に知らせるものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記した従来技術では、油面位置が周辺部の輝度分布よりも低いという原理に基づいて、油面位置を検出するものである。
しかしながら、実際には油面計をはじめとする液面計には、その表面に記された目盛線や管面の差し込む光による輝度むらがある場合も多く、従来技術では、誤認識を引き起こすという問題があった。
【０００４】
また、工場等に設置される各種装置が有する液面計では、その前面を配線・パイプを横切るなど、液面計を撮影する範囲に障害物があることも多い。このような画像を処理しても配線・パイプを液面として誤認識するおそれもあり、これらの誤認識を回避する認識処理方式を新たに開発する必要があった。
【０００５】
本発明は上記した課題の解決を図るものであり、その目的は、カメラにより撮像された画像を誤認識することなく認識処理し、液面位置を正確に検出する液面認識処理装置及び液面監視システムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１記載の液面認識処理装置によれば、
液面位置をカメラから出力された画像に基づいて検出する液面認識処理装置であって、
液面探索領域を設定する領域設定手段と、
画像の中で液面を読み取るための目盛を指定する液面目盛設定手段と、
画像に含まれる障害物を液面探索領域から除くマスク領域設定手段と、
液面探索領域を液面に対して垂直方向に所定幅のスリットに分割する分割領域設定手段と、分割されたスリットに、液面の移動方向を表す軸に対して、画像色値を投影することによって１次元データを算出する投影値作成手段と、この１次元の投影値について、液面の移動方向における変化値を算出する投影値変化値算出手段と、分割されたスリットごとに算出された投影値変化値に現れるピーク値の特徴をもとに、認識対象とする複数のスリットを選択するスリット選択手段と、を有する認識対象領域選択手段と、
選択された対象領域について、液面の移動方向における画像色値の変化が最大となる位置を液面位置として検出する液面検出手段と、
予め設定された目盛と液面位置とに基づいて液面値を演算する液面値演算手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２記載の液面認識処理装置によれば、
請求項１記載の液面認識処理装置において、
前記液面検出手段は、
選択された複数のスリットにおける前記投影値を合算することによって、認識対象領域の投影値を算出し、その投影値の液面移動方向における変化値をもって液面位置の評価に利用する液面評価値算出手段と、
液面評価値が最大値を示す位置を液面位置として決定する液面位置決定手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３記載の液面監視システムによれば、
液面を含む画像を取得するカメラと、
カメラから出力された画像に係るデータが入力される請求項１または請求項２記載の液面認識処理装置と、
液面認識処理装置から出力された液面位置に係るデータに基づいて液面位置の監視を行うセンタ側管理用パーソナルコンピュータと、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４記載の液面監視システムによれば、
請求項３に記載の液面監視システムにおいて、
前記カメラと前記液面認識処理装置との間にはネットワークが介在し、遠隔地での液面の監視を行うことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５記載の液面監視システムによれば、
請求項３に記載の液面監視システムにおいて、
前記液面認識処理装置と前記センタ側管理用パーソナルコンピュータとの間にはネットワークが介在し、遠隔地での液面の監視を行うことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態の液面認識処理装置及び液面監視システムについて説明する。図１，図２，図３は液面処理装置を含む液面監視システムの構成図である。
液面監視システムは、図１で示すように、カメラ１及び液面認識処理装置２を備えるシステムであり、液面計３を監視する。
この液面計３は、例えば、プラント、工場、ビル等の各種施設に設置された油入変圧器の油面計などである。
カメラ１は、液面計３を含む画像を取得し、画像に係るデータを液面認識処理装置２へ出力する。液面認識処理装置２は画像に基づいて液面認識処理を行って液面計の指示値である液面位置を読み取り、液面値を出力する。
【００１３】
なお、液面を遠隔地で監視処理を行う液面監視システムとしても良い。
この場合、図２で示すように、図示しない伝送部・信号変換部を介してネットワーク４にカメラ１及び液面認識処理装置２を接続する。そして、ネットワーク４を介してカメラ１から出力された画像に係るデータを液面認識処理装置２が液面認識処理し、さらに液面値に係るデータをセンタ側管理用パーソナルコンピュータ５へ出力し、センタ側管理用パーソナルコンピュータ５がこの液面値に係るデータに基づいて液面位置の監視を行うようにする。
なお、この場合液面認識処理装置２とセンタ側管理用パーソナルコンピュータ５とを一台のコンピュータに一括して搭載しても良い。
【００１４】
また、図３で示すように、図示しない伝送部・信号変換部を介してネットワーク４に液面認識処理装置２及びセンタ側管理用パーソナルコンピュータ５を接続する。そして、カメラ１から出力された画像に係るデータを液面認識処理装置２が液面認識処理し、さらに液面値に係るデータをネットワーク４を介してセンタ側管理用パーソナルコンピュータ５へ出力し、センタ側管理用パーソナルコンピュータ５がこの液面値に係るデータに基づいて液面位置の監視を行うようにしても良い。
液面監視システムはこのように各種の形態を採ることができる。
【００１５】
カメラ１は、例えばＣＣＤカメラなどであり、液面計３の液面及び液面計３の周辺を撮像して、液面を含む画像を取得する。
カメラ１が取得した画像は、可視光を受光したカラー画像、モノクローム（白黒）画像の他、近赤外光など可視光以外の光を撮像した画像を採用することができる。また、適切な明るさを持った画像にするために、照明を照射しても良い。
カメラ１から出力された画像は液面認識処理装置へ出力される。
なお、カメラ１から出力された画像を画像ファイルとしてハードディスク等に記憶保存し、後に画像ファイルとして読み込むようにしても良い。
【００１６】
液面認識処理装置２は、カメラ１から出力された画像に係るデータを用いて液面認識処理を行い、液面計３の液面位置に対応する指示値を読み取って液面値として出力する。
【００１７】
続いて、液面認識処理装置２で行われる液面認識処理について図を説明する。図４，図５は、液面認識処理のフローチャートである。まず、図４で示すメインフローでは、画像入力手段（ステップＳ１）、初期登録手段（ステップＳ２）、検出手段（ステップＳ３）を行う。
【００１８】
ステップＳ１の画像入力手段では、カメラ１からの映像信号をＡ／Ｄ変換し、画像データに変換する。あるいは、運用者が指定する画像ファイルから画像データに変換、ないしは、画像伝送装置から受信した画像データを入力する。
ステップＳ２の初期登録手段では、後の液面検出処理に必要な各種設定、登録処理を行う。
ステップＳ３の検出手段では、登録された情報を基に液面の検出を行い液面値を算出して出力する。
【００１９】
続いて、図４で示した初期登録手段（ステップＳ２）・検出手段（ステップＳ３）についてさらに詳細に説明する。
まず、初期登録手段（ステップＳ２）について説明する。初期登録手段（ステップＳ２）は、図４で示すように、領域設定手段（ステップＳ２１）、液面目盛設定手段（ステップＳ２２）、マスク領域設定手段（ステップＳ２３）からなるものである。
【００２０】
ステップＳ２１の領域設定手段は、液面探索領域を設定する手段である。
図６，図７は領域設定手段を説明する説明図、図８は液面認識処理を説明する説明図である。通常は、図６で示すように液面位置を探索したい領域（液面探索領域）を矩形（図６中の白抜き点線で図示した矩形）で設定する。幅は、液面計の液面の幅が撮影されている幅と同じかそれ以下に設定する。高さは、液面を認識したい範囲の高さで設定する。
なお、カメラのアングル・障害物の回避などにより、図７で示すように液面計が画像内で垂直に撮影されていない場合もある。このような場合には、液面の移動方向に矩形の１辺がおおよそ沿うように、矩形の傾きを調整して設定する。
【００２１】
ステップＳ２２の液面目盛設定手段は、画像の中で液面を読み取るための目盛を設定する手段である。
カメラ１が広角レンズで、液面計３に近接している場合には、画像の中で液面計３の目盛間隔に歪みが生じる場合がある。この場合には、目盛を細かく数多く設定する。そして、検出した液面位置の上下で、それぞれ最も近い位置の目盛との位置比較によって、液面値を算出することによって精度良く算出することができる。
【００２２】
ステップＳ２３のマスク領域設定手段は、画像に含まれる障害物を液面探索領域から除くマスク領域の設定を行う手段である。
図９はマスク領域の設定を説明する説明図である。図９で示すように、液面探索領域の中に視認上障害となる障害物（図９ではケーブル）等がある場合に、その領域を探索領域の横幅分全てマスクする。設定は、マスク上端座標から設定し、次にマスク下端座標を設定する。マスクは、設定した座標範囲だけでなく、その周辺を含め、完全に認識対象から外れる。
ステップＳ２の初期登録手段は、このような手段である。
【００２３】
続いて検出手段（ステップＳ３）の詳細について説明する。
検出手段（ステップＳ３）は、図４で示すように、認識対象領域選択手段（ステップＳ３１）、液面検出手段（ステップＳ３２）、液面値演算手段（ステップＳ３３）からなるものである。
認識対象領域選択手段（ステップＳ３１）は、液面探索領域を液面と垂直方向に所定幅のスリットに分割し、認識対象とするスリットを選択する手段である。液面検出手段（ステップＳ３２）は、選択された対象領域について、液面の移動方向における画像色値の変化が最大となる位置を液面位置として検出する手段である。
液面値演算手段（ステップＳ３３）は、予め設定された目盛と液面位置とに基づいて液面値を演算する。
【００２４】
さらに、ステップＳ３１の認識対象処理選択手段は、図５で示すように、分割領域設定手段（ステップＳ３１１）、投影値作成手段（ステップＳ３１２）、投影値変化値算出手段（ステップＳ３１３）、スリット選択手段（ステップＳ３１４）からなる。
さらにまた、ステップＳ３２の液面検出手段は、図５で示すように、液面評価値算出手段（ステップＳ３２１）、液面位置決定手段（ステップＳ３２２）からなる。
【００２５】
以後、検出手段Ｓ３について、ステップＳ３１１（分割領域設定手段）→ステップＳ３１２（投影値作成手段）→ステップＳ３１３（投影値変化値算出手段）→ステップＳ３１４（スリット選択手段）→ステップＳ３２１（液面評価値算出手段）→ステップＳ３２２（液面位置決定手段）→Ｓ３３（液面値演算手段）の順序で説明する。
【００２６】
ステップＳ３１１の分割領域設定手段は、液面探索領域を液面に対して垂直方向に所定幅の縦長スリットに分割する手段である。
まず、基本的な記号を定義する。図１０は、変数の定義を説明する説明図である。図１０では、液面計の画像と記号の対応関係を示している。
座標系は、下方向にｙ座標、右方向にｘ座標とする。液面探索領域内を所定の幅（＝pt_w）のスリットで分割する。なお、下記の無効幅（side_Width・OfsUnTgAreaで表される幅）は、探索領域の端部やマスクの端部にて、後述する投影値変化値の算出ができない範囲を示すものである。
【００２７】
なお、分割幅（＝pt_w）は、下記の条件にて設定する。まず
まず、デフォルト分割数（SlitNum）によるスリット幅（pt_1）を次式のように算出する。
pt_1＝AreaWd／SlitNum ※AreaWd：探索領域の横幅
【００２８】
続いて、スリット幅（pt_1）が最小スリット幅（SlitWd）より小さいか調べ、次式によりスリット幅（pt_w）を決定する。
pt_1＜SlitWd のとき：pt_w＝SlitWd
pt_1≧SlitWd のとき：pt_w＝pt_1
そして、決定したスリット幅で、探索領域の左側から領域を分割する。
【００２９】
ステップＳ３１２の投影値作成手段は、分割されたスリットごとに、液面の移動方向を表す軸、すなわちｙ軸に対して、画像色値を投影することによって１次元データを算出する。
本実施形態では、色値の投影値（プロジェクション値）として、明度を用いた場合で説明する。なお、色値としては、ＲＧＢカラーの個々の成分であるＲ、Ｇ、Ｂ値や、マンセル表色系などに代表される色空間に写像されたＨ（Ｈｕｅ）、Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、Ｖ（ｖａｌｕｅ）などの色値や、液面をより際立たせることを目的にこれらの成分各々の組合せ方に工夫をした色特徴値を用いても良い。例えば、アルコール温度計では、赤い液であるため、Ｒ成分と色相値を示す特定の範囲のＨに重みを付けた値、及び色彩を表すＳを合算することで、赤い成分を際立たせるなどの色特徴値が考えられる。
【００３０】
図１１は、複数分割スリットの投影値の説明図である。
液面探索領域の分割スリットは、図１１で示すように、ｘ軸方向に幅Ｎ画素、ｙ軸方向では、液面探索領域全体の長さで構成される。それぞれの分割スリットにおいて算出する投影値とは、各ｙ座標における各画素の色値（本実施例では、明度値）をｙ軸方向に幅Ｎ画素分合算した値であり、これをＨｐ（ｙ）で表している。
従って、例えば液体が色値について高い値を有する場合は、図示するようにｙ軸に沿うＨｐ（ｙ）の値は、液面を境として高い値を取るような特徴を有している。
【００３１】
ステップＳ３１３の投影値変化値算出手段は、この１次元の投影値について、液面の移動方向における変化値を算出する。
作成した投影値を基に、以下の要領にて変化値を算出する。
分割領域のｙ軸範囲：ｙ１≦ｙ≦ｙ２
マスク領域のｙ軸範囲：ｙｍ１≦ｙ≦ｙｍ２
各ｙ軸の投影値：Ｈｐ（ｙ）
各ｙ軸の変化値：Pt_Diffld(y)
特徴値算出パラメータ：w d
探索領域端部の無効幅：side_Width
マスク端部の無効幅：OfsUnTgArea
とすると、
＜変化値：Pt_Diffld(y)の算出＞
・条件１
ｙ≦ｙ１＋side_Width or ｙ≧ｙ２−side_Width または、
ｙｍ１−OfsUnTgArea≦ｙ≦ｙｍ２＋OfsUnTgAreaのとき
Pt_Diffld(y)＝０
・条件２
条件１以外の場合
Ave (Hp:ys,ye)：投影値のｙ座標ysからyeまでの平均値とすると、
Pt_Diffld(y)＝｜Ave(Hp:y−wd,y)−Ave(Hp:y,y＋wd)｜
【００３２】
図１２に投影値変化値を説明する説明図を示す。分割領域の投影値において、特徴値抽出パラメータｗｄの値から、無効幅を除いた探索領域のｙ軸範囲の各ｙ座標の前・後それぞれ（ｙ−ｗｄ）〜ｙ、ｙ〜（ｙ＋ｗｄ）の範囲の投影値の平均値を求め、前・後の差を当該ｙ座標における変化値としている。
【００３３】
なお、探索領域端部及びマスク領域端部の無効幅の部分は、式に示すように、変化値を０とし、後の処理にて液面候補とならないように演算される。
分割スリット各々における本変化値の算出を行った結果を用いて、以降に述べる手順によって、各種値の算出を行い液面レベル値を算出する。
本検出処理では、結果出力として、液面が見つからなかった場合の「検知不可」及び液面を検出した場合の「液面値」の２種類を出力する。
【００３４】
続いて、投影値変化値の平均値、最大値、分散値の算出する。
探索領域端部及びマスク領域を含む周辺部を除いた投影値変化値の平均値、最大値及び分散値を算出する。
【００３５】
＜平均値：Pt_Diffld_Meanの算出＞
Ave(Pt_Diffld:G(y))：投影値変化値の母集合の平均値とすると、
Pt_Diffld_Mean＝Ave(Pt_Diffld:G(y))
但し、G(y)は
ｙ≦ｙ１＋side_Width or ｙ≧ｙ２−side_Width または、
ｙｍ１−OfsUnTgArea≦ｙ≦ｙｍ２＋OfsUnTgArea
以外の投影値の変化値とする。
【００３６】
＜最大値：Pt_Diffld_Maxの算出＞
Max(Pt_Diffld:G(y))：投影値変化値の母集合の最大値とすると、
Pt_Diffld_Max＝Max(Pt_Diffld:G(y))
但し、G(y)は、平均値算出時と同じ。
【００３７】
＜分散値：Pt_Diffld_ Deviの算出＞
Devi(Pt_Diffld:G(y))：投影値変化値の母集合の分散値とすると、
Pt_Diffld_Devi＝Devi(Pt_Diffld:G(y))
但し、G(y)は、平均値算出時と同じ。
【００３８】
ステップＳ３１４のスリット選択手段は、分割されたスリットに算出された投影値変化値に現れるピーク値の特徴をもとに、認識対象とする複数のスリットを選択する手段である。この場合、二種の実施例がある。
【００３９】
複数の分割スリットから処理対象とするスリットを選択するため、分割したスリットの投影値変化値に現れるピーク値の特徴をもとに外乱のないスリットを複数選択する手段について、図１３を用いて説明する。
スリット▲１▼は液面のみが投影値変化値としてピークが現れている。一方、外乱のあるスリット▲２▼では、液面以外にも光源等の映込みによる大きなピークが現れている。また、スリット▲３▼では影により液面のコントラストが取れず、液面部分のピークが明確でない。このように、外乱のあるスリットでは、液面以外によるピークが存在したり、ピークが明確でないといった現象が現れる。
そこで、本発明では投影値変化値のピーク値の特徴をもとに外乱のあるスリットか否かを判断する手段を設けている。
【００４０】
このようなステップＳ３１４のスリット選択手段は、以下の２つの実施例１，２がある。
【００４１】
実施例１では、ピークが明確か否かを投影値変化値の平均値と最大値の差から求める手法である。また、液面以外の外乱ピークの有無については、複数のピークが存在することにより、投影値変化値の分散値が大きくなる傾向を評価し、分散の低いスリットを外乱の少ないスリットとして選択する手法としている。
【００４２】
最初に、各分割スリットからの仮選択を行う。
各分割スリットのコントラストを最大値と平均値から算出し、所定のコントラスト以上ある分割スリットを仮選択する。
これにより、コントラストが低いために分散が低い領域を選択することを防止し、後の検知不能の判断にも用いる。
コントラスト評価値：MvsP＝Pt_Diffld_Max−Pt_Diffld_Mean
とすると、下記評価により、分割スリットの仮選択を行う。
仮選択の条件：MvsP＞DefTh_MvsP
但し、
DefTh_MvsP：コントラスト評価しきい値
※仮選択条件に全ての分割領域が条件外となった場合は、検知不可とする。
【００４３】
次に、仮選択した複数（ｍ個とする）の分割スリットについて、それぞれの分散値Pt_Diffld_Deviの低い順に最終選択の優先順位を決める。分割スリットの最終選択にあたっては、優先順位にもとづいて所定個数のスリットを選択しても良いし、また、ｍ個の分散値Pt_Diffld_Deviの平均値と比較して、平均値以下の分散値を示す分割スリットを選択しても良い。
実施例１ではこのようなものとなる。
【００４４】
実施例２については、ピークが明確か否かは実施例１と同じ手法を取るが、液面以外の外乱ピークがあってもその数が少なく、投影値変化値の分散値にあまり影響を与えない場合に有効な方式となっている。この場合は、投影値変化値の最大値Pt_Diffld_Maxを基準にし、その所定割合以上の値を示す、ピークの数をカウントし、このカウント値が所定数以上ある場合は液面との区別が困難な外乱が存在するとして、そのスリットを選択しないようにしている。
【００４５】
次に、ステップＳ３２の詳細である、Ｓ３２１，Ｓ３２２について述べる。
ステップＳ３２１の液面評価値算出手段は、選択された複数のスリットにおける前記投影値を合算することによって、認識対象領域の投影値を算出し、その投影値の液面移動方向における変化値をもって液面位置の評価に利用する手段である。
【００４６】
まず、選択した分割スリットの各投影値を合成して合成投影値を作成する。
【００４７】
【数１】
続いて、合成投影値からの液面検出を行う。
各分割スリットについて実施した場合と同様に、合成投影値変化値を算出する。
まず変化値：SelSlit_Diffld(y)を算出する。
・条件１
ｙ≦ｙ１＋side_Width or ｙ≧ｙ２−side_Widthまたは、
ｙｍ１−OfsUnTgArea≦ｙ≦ｙｍ２＋OfsUnTgAreaのとき、
SelSlit_Diffld(y)＝０
・条件２
条件１以外の場合
Ave(SelSlit_Hp:ys,ye)：合成投影値のｙ座標ysからyeまでの平均値とすると、SelSlit_Diffld(y)
＝｜Ave(SelSlit_Hp:y−wd,y)−Ave(SelSlit_Hp:y,y＋wd）｜
【００４９】
続いて、液面評価値：h_Sel_Diffld(y)を算出する。
なお、前もって合成投影値変化値の平均値及び分散値を算出しておく。
液面評価値：h_Sel_Diffld(y)
＝(Sel_Diffld(y)−Sel_Diffld_Mean)／Sel_Diffld_Devi
但し、
Sel_Diffld_Mean：認識対象領域の投影値変化値の平均値
Sel_Diffld_Devi：認識対象領域の投影値変化値の分散値
【００５０】
ステップＳ３２２の液面位置決定手段は、液面評価値が最大値を示す位置を液面位置として決定する。
液面座標：Pkselslit_idx＝MaxIndex(h_Sel_Diffld(y))
但し、MaxIndex(G(y))は、ｙ座標に関するＧ値を母集合とした、Ｇ値が最大を示す場合のｙ座標値を示す。
【００５１】
まず、検出した液面位置の上部で最も近い位置にある目盛と、下部で最も近い位置にある目盛を選択する。
選択された２つの目盛の示す値と座標値を用いて、次式により液面値を演算する。
Liquid_Level＝（Value_upper−Value_lower）×
（ScalePos_lower−Pkselslit_idx）／(ScalePos_ lower−ScalePos_upper)
Value_upper：液面位置の上部で最も近い位置にある目盛の値
ScalePos_Upper：液面位置の上部で最も近い位置にある目盛のｙ座標値
Value_lower：液面位置の下部で最も近い位置にある目盛の値
ScalePos_lower：液面位置の下部で最も近い位置にある目盛のｙ座標値
【００５２】
液面値に係るデータはこのLiquid_Levelである。
そして、検出した液面位置に係るデータを用いて、予め正常な液面値範囲を登録しておくことにより、読み取った液面値が正常な範囲を外れている場合に異常と判断することができる。
また、検出処理部内のスリット仮選択手段にて、検知不可となっている場合には、読み取不可も異常として出力することができる。
【００５３】
本出力をもとに、音声や画面表示によるアラーム出力や、予め設定した管理者へ画像ファイルを添付してＥｍａｉｌ通報することも可能である。
また、検出した液面位置を記録保存することで、そのデータを用いて液面の変化推移をトレンドグラフで表すなどの分析に利用できる。
また、データと画像ファイルを対応付けてデータベース等に記録することで、読み取り時の画像を目視確認することができる。特に自動監視で用いる場合には、読み取り不可となった場合の画像を目視確認することで、自動監視を補完することが可能である。
【００５４】
【発明の効果】
本方式は、このような点をふまえ、以下の特長を持つ。
▲１▼阻害要因となる反射光や影の領域を避け、それ以外の領域を用いて液面を認識する。
▲２▼液面計を横切るような障害物をマスクし、液面の誤認識を防止する。
▲３▼明確な液面が見つからない場合には、認識不可であることを出力し、環境変化による誤認識やカメラ等機器類の故障による誤認識を防止する。
▲４▼他のセンサと異なり、入力が画像であるため、たとえ異常動作しても誤認結果を人が目視確認できる保険機能が利用可能である。（遠隔地の場合には、センサ誤動作で出かけるようなデメリットがない）
▲５▼監視カメラによる確認のように人が画像を見ることなく、監視可能である。このような構成を有する液面認識処理装置及び液面監視システムは、各種液面計（温度計、油面計、燃料計等）の自動読み取り・自動記録に適用可能である。
【００５５】
このように本発明の請求項１に係る発明によれば、領域設定手段及びマスク領域設定手段により正確な液面認識を行うために必要な液面探索領域を選択し、さらに、この液面探索領域から画像色値の変化が大きいスリットを選択して液面位置を決定するため、阻害要因となる反射光や影の領域を除いた他の領域を用いて正確に液面位置を認識することができる。
【００５６】
また、認識対象領域選択手段は、画像色値を元にした投影値変化値に現れるピーク値の特徴を用いることで、窓（屋外光）の光りが映り込んだ部分や影など、液面の認識を阻害する領域を避けて認識対象領域を選択でき、誤認識を避けることができる。
【００５７】
また、本発明の請求項２に係る発明によれば、液面検出手段は、スリット毎の投影値を合算して認識対象領域の投影値を算出するため、投影値を平均化してノイズ成分を低減させ、液面による変化箇所を確実に検出できるようにすることができる。
【００５８】
また、本発明の請求項３に係る発明によれば、液面認識処理装置が検出した液面位置に係るデータを用いて管理用パーソナルコンピュータでは、液面位置が正常範囲内にあるか否かを監視でき、異常通報を行えるため、液面を自動的に監視する液面監視システムとすることができる。
【００５９】
また、本発明の請求項４に係る発明によれば、ネットワークを介して、カメラと液面認識処理装置とを接続するため、遠隔地で液面を自動的に監視する液面監視システムとすることができる。
また、液面認識処理装置と管理用パーソナルコンピュータとを一体に設けることもできる。
【００６０】
また、本発明の請求項５に係る発明によれば、ネットワークを介して、液面認識処理装置と管理用パーソナルコンピュータとを接続するため、遠隔地で液面を自動的に監視する液面監視システムとすることができる。
また、液面認識処理装置から出力される液面位置に係るデータ量は少ないため、カメラ・液面認識処理装置を多数箇所に設置したとしてもデータ伝送量を少なくすることができる。
【００６１】
総じて、カメラにより撮像された画像を誤認識することなく認識処理し、液面位置を正確に検出する液面認識処理装置及び液面監視システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】液面処理装置を含む液面監視システムの構成図である。
【図２】液面処理装置を含む液面監視システムの構成図である。
【図３】液面処理装置を含む液面監視システムの構成図である。
【図４】液面認識処理のフローチャートである。
【図５】液面認識処理のフローチャートである。
【図６】領域設定を説明する説明図である。
【図７】領域設定を説明する説明図である。
【図８】液面認識処理を説明する説明図である。
【図９】マスク領域の設定を説明する説明図である。
【図１０】変数の定義を説明する説明図である。
【図１１】複数分割スリットの投影値の説明図である。
【図１２】投影値変化値を説明する説明図である。
【図１３】各種影響による投影値変化値の説明図である。
【符号の説明】
１ カメラ
２ 液面認識処理装置
３ 液面計
４ ネットワーク
５ センタ側管理用パーソナルコンピュータ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a liquid level recognition processing apparatus and a liquid level monitoring system for detecting a liquid level position.
[0002]
[Prior art]
As a conventional technique related to liquid level detection, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 10-318820 discloses an oil level position detection system.
In this system, the oil level position of the oil level gauge is detected by using an image processing apparatus, and the result is notified to a monitoring person.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In the above-described prior art, the oil level position is detected based on the principle that the oil level position is lower than the luminance distribution in the peripheral portion.
However, in actuality, liquid level gauges such as oil level gauges often have uneven brightness due to the graduation lines marked on the surface or the light that enters the tube surface, and the conventional technology is likely to cause false recognition. There was a problem.
[0004]
In addition, liquid level gauges possessed by various devices installed in factories and the like often have obstacles in the range where the liquid level gauge is photographed, such as the front of the level gauge crossing a wire or pipe. Even if such an image is processed, there is a possibility that the wiring / pipe may be erroneously recognized as the liquid level, and it is necessary to newly develop a recognition processing method for avoiding such erroneous recognition.
[0005]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is intended to solve the above-described problems, and its object is to perform a recognition process without erroneously recognizing an image captured by a camera and accurately detect a liquid level position and a liquid level. To provide a monitoring system.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problem, according to the liquid level recognition processing apparatus of
A liquid level recognition processing device that detects a liquid level position based on an image output from a camera,
Area setting means for setting a liquid level search area;
Liquid level scale setting means for specifying a scale for reading the liquid level in the image,
Mask area setting means for removing obstacles included in the image from the liquid surface search area;
A division area setting unit that divides the liquid level search area into slits having a predetermined width in a direction perpendicular to the liquid level, and image color values are projected onto the divided slits on an axis that represents the movement direction of the liquid level. Thus, a projection value creating means for calculating one-dimensional data, a projection value change value calculating means for calculating a change value in the moving direction of the liquid surface for the one-dimensional projection value, and a calculation for each divided slit. based on the characteristics of the peak value appearing in the projected value change value, a recognition target area selecting means for chromatic and slit selection means for selecting a plurality of slits to be recognized, and
Liquid level detection means for detecting a position where the change in image color value in the moving direction of the liquid level is maximum as the liquid level position for the selected target area;
Liquid level value calculating means for calculating the liquid level value based on a preset scale and liquid level position;
It is characterized by providing.
[0007]
Moreover, according to the liquid level recognition processing apparatus of
In the liquid level recognition processing apparatus according to
The liquid level detecting means includes
By calculating the projection value of the recognition target area by adding the projection values in the selected plurality of slits, the liquid level evaluation value used for evaluating the liquid level position with the change value in the liquid level movement direction of the projection value A calculation means;
Liquid level position determining means for determining the position where the liquid level evaluation value shows the maximum value as the liquid level position ;
It is characterized by providing.
[0008]
Moreover, according to the liquid level monitoring system of
A camera for acquiring an image including the liquid level;
The liquid level recognition processing apparatus according to
A personal computer for management on the center side that monitors the liquid surface position based on the data relating to the liquid surface position output from the liquid surface recognition processing device;
It is characterized by providing.
[0009]
Moreover, according to the liquid level monitoring system of claim 4,
In the liquid level monitoring system according to
A network is interposed between the camera and the liquid level recognition processing apparatus, and the liquid level is monitored at a remote place .
[0010]
Moreover, according to the liquid level monitoring system of
In the liquid level monitoring system according to
A network is interposed between the liquid level recognition processing apparatus and the center-side management personal computer, and the liquid level is monitored at a remote location.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a liquid level recognition processing apparatus and a liquid level monitoring system according to an embodiment of the present invention will be described. 1, 2 and 3 are configuration diagrams of a liquid level monitoring system including a liquid level processing apparatus.
As shown in FIG. 1, the liquid level monitoring system is a system including a
The
The
[0013]
In addition, it is good also as a liquid level monitoring system which monitors a liquid level in a remote place.
In this case, as shown in FIG. 2, the
In this case, the liquid level
[0014]
Further, as shown in FIG. 3, the liquid level
Thus, the liquid level monitoring system can take various forms.
[0015]
The
The image acquired by the
The image output from the
Note that the image output from the
[0016]
The liquid level
[0017]
Next, the liquid level recognition process performed by the liquid level
[0018]
In the image input means in step S1, the video signal from the
The initial registration means in step S2 performs various settings and registration processes necessary for the subsequent liquid level detection process.
The detecting means in step S3 detects the liquid level based on the registered information, calculates the liquid level value, and outputs it.
[0019]
Next, the initial registration means (step S2) and detection means (step S3) shown in FIG. 4 will be described in more detail.
First, the initial registration means (step S2) will be described. As shown in FIG. 4, the initial registration means (step S2) comprises an area setting means (step S21), a liquid level scale setting means (step S22), and a mask area setting means (step S23).
[0020]
The area setting means in step S21 is a means for setting a liquid level search area.
6 and 7 are explanatory diagrams for explaining the region setting means, and FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining the liquid level recognition process. Usually, as shown in FIG. 6, the area (liquid level search area) for which the liquid level position is desired to be searched is set as a rectangle (rectangle shown by a white dotted line in FIG. 6). The width is set to be equal to or less than the width of the liquid level of the liquid level gauge. The height is set to a height within a range where the liquid level is desired to be recognized.
Note that the liquid level gauge may not be photographed vertically in the image as shown in FIG. 7 due to camera angles and obstacle avoidance. In such a case, the inclination of the rectangle is adjusted and set so that one side of the rectangle is approximately along the moving direction of the liquid level.
[0021]
The liquid level scale setting means in step S22 is a means for setting a scale for reading the liquid level in the image.
When the
[0022]
The mask area setting means in step S23 is a means for setting a mask area for removing obstacles included in the image from the liquid level search area.
FIG. 9 is an explanatory diagram for explaining the setting of the mask area. As shown in FIG. 9, when there is an obstacle (cable in FIG. 9) or the like that is a visual obstacle in the liquid level search area, the entire area is masked by the lateral width of the search area. The setting is made from the mask upper end coordinates, and then the mask lower end coordinates are set. The mask completely deviates from the recognition target including not only the set coordinate range but also its periphery.
The initial registration means in step S2 is such means.
[0023]
Next, details of the detection means (step S3) will be described.
As shown in FIG. 4, the detection means (step S3) includes a recognition target region selection means (step S31), a liquid level detection means (step S32), and a liquid level value calculation means (step S33).
The recognition target area selection unit (step S31) is a unit that divides the liquid level search area into slits having a predetermined width in a direction perpendicular to the liquid level and selects a slit to be recognized. The liquid level detection means (step S32) is a means for detecting, as the liquid level position, the position where the change in the image color value in the movement direction of the liquid level is maximum for the selected target region.
The liquid level calculation means (step S33) calculates the liquid level based on a preset scale and liquid level position.
[0024]
Further, as shown in FIG. 5, the recognition target process selection unit in step S31 includes a divided region setting unit (step S311), a projection value creation unit (step S312), a projection value change value calculation unit (step S313), and a slit selection. Means (step S314).
Furthermore, as shown in FIG. 5, the liquid level detecting means in step S32 includes a liquid level evaluation value calculating means (step S321) and a liquid level position determining means (step S322).
[0025]
Thereafter, for detection means S3, step S311 (division area setting means) → step S312 (projection value creation means) → step S313 (projection value change value calculation means) → step S314 (slit selection means) → step S321 (liquid level evaluation) (Value calculating means) → step S322 (liquid level position determining means) → S33 (liquid level value calculating means) will be described in this order.
[0026]
The divided region setting unit in step S311 is a unit that divides the liquid surface search region into vertically long slits having a predetermined width in a direction perpendicular to the liquid surface.
First, basic symbols are defined. FIG. 10 is an explanatory diagram for explaining the definition of variables. FIG. 10 shows the correspondence between the level gauge image and the symbol.
The coordinate system is a y coordinate in the downward direction and an x coordinate in the right direction. The liquid level search area is divided by a slit having a predetermined width (= pt_w). Note that the following invalid width (width represented by side_Width · OfsUnTgArea) indicates a range in which a projection value change value, which will be described later, cannot be calculated at the end of the search area or the end of the mask.
[0027]
The division width (= pt_w) is set under the following conditions. First, the slit width (pt_1) based on the default division number (SlitNum) is calculated as follows.
pt_1 = AreaWd / SlitNum * AreaWd: width of search area [0028]
Subsequently, it is checked whether the slit width (pt_1) is smaller than the minimum slit width (SlitWd), and the slit width (pt_w) is determined by the following equation.
When pt_1 <SlitWd: pt_w = SlitWd
When pt_1 ≧ SlitWd: pt_w = pt_1
Then, the area is divided from the left side of the search area with the determined slit width.
[0029]
The projection value creating unit in step S312 calculates one-dimensional data by projecting the image color value on the axis representing the moving direction of the liquid level, that is, the y-axis for each of the divided slits.
In the present embodiment, a case where brightness is used as a color value projection value (projection value) will be described. The color values include R, G, and B values that are individual components of RGB color, and H (Hue), S (Saturation), and V (mapped to a color space represented by the Munsell color system. color values such as value) and color feature values that are devised for combining each of these components for the purpose of making the liquid level more prominent. For example, since an alcohol thermometer is a red liquid, the red component is made to stand out by adding a weighted value to a specific range of H indicating the R component and the hue value, and S representing the color. Color feature values are considered.
[0030]
FIG. 11 is an explanatory diagram of projection values of a plurality of slits.
As shown in FIG. 11, the division slit of the liquid level search region is configured by the width N pixels in the x-axis direction and the entire length of the liquid level search region in the y-axis direction. The projection value calculated in each divided slit is a value obtained by adding the color value of each pixel at each y coordinate (in this embodiment, the brightness value) for the width N pixels in the y-axis direction, and this value is represented by Hp (y ).
Therefore, for example, when the liquid has a high value for the color value, the value of Hp (y) along the y-axis has a characteristic that takes a high value at the liquid level as shown in the figure.
[0031]
The projection value change value calculation means in step S313 calculates a change value in the liquid surface movement direction for the one-dimensional projection value.
Based on the created projection value, the change value is calculated as follows.
Y-axis range of divided area: y1 ≦ y ≦ y2
Y-axis range of the mask region: ym1 ≦ y ≦ ym2
Projected value for each y-axis: Hp (y)
Change value of each y-axis: Pt_Diffld (y)
Feature value calculation parameter: wd
Invalid width at end of search area: side_Width
Invalid width at mask edge: OfsUnTgArea
Then,
<Change value: Calculation of Pt_Diffld (y)>
・
y ≦ y1 + side_Width or y ≧ y2−side_Width or
When ym1-OfsUnTgArea≤y≤ym2 + OfsUnTgArea
Pt_Diffld (y) = 0
・
Cases other than
Ave (Hp: ys, ye): If the average value from the y coordinate ys to ye of the projection value,
Pt_Diffld (y) = | Ave (Hp: y−wd, y) −Ave (Hp: y, y + wd) |
[0032]
FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining the projection value change value. In the projection values of the divided areas, (y − wd) to y and y to (y + wd) before and after each y coordinate in the y-axis range of the search area excluding the invalid width from the value of the feature value extraction parameter wd. The average value of the projection values of the range is obtained, and the difference between before and after is used as the change value in the y coordinate.
[0033]
It should be noted that the ineffective width portions at the search region end and the mask region end are calculated so that the change value is 0 as shown in the equation and the liquid surface candidate is not used in the subsequent processing.
Using the result of calculating the main change value in each of the divided slits, various values are calculated and the liquid level value is calculated according to the procedure described below.
In this detection process, two types of results are output: “undetectable” when the liquid level is not found and “liquid level value” when the liquid level is detected.
[0034]
Subsequently, the average value, the maximum value, and the variance value of the projection value change values are calculated.
An average value, a maximum value, and a variance value of the projection value change values excluding the search area end and the peripheral area including the mask area are calculated.
[0035]
<Average value: Calculation of Pt_Diffld_Mean>
Ave (Pt_Diffld: G (y)): Assuming the average value of the population of projection value change values,
Pt_Diffld_Mean = Ave (Pt_Diffld: G (y))
However, G (y) is y ≦ y1 + side_Width or y ≧ y2−side_Width or
ym1-OfsUnTgArea≤y≤ym2 + OfsUnTgArea
Change value of projection value other than.
[0036]
<Maximum value: Calculation of Pt_Diffld_Max>
Max (Pt_Diffld: G (y)): Assuming the maximum value of the population of projection value change values,
Pt_Diffld_Max = Max (Pt_Diffld: G (y))
However, G (y) is the same as when calculating the average value.
[0037]
<Dispersion value: Calculation of Pt_Diffld_Devi>
Devi (Pt_Diffld: G (y)): When the variance of the population of projected value change values is
Pt_Diffld_Devi = Devi (Pt_Diffld: G (y))
However, G (y) is the same as when calculating the average value.
[0038]
The slit selection means in step S314 is means for selecting a plurality of slits to be recognized based on the feature of the peak value appearing in the projection value change value calculated for the divided slits. In this case, there are two examples.
[0039]
A means for selecting a plurality of slits having no disturbance based on the feature of the peak value appearing in the projected value change value of the divided slit in order to select a slit to be processed from the plurality of divided slits will be described with reference to FIG. To do.
In the slit {circle around (1)}, only the liquid level has a peak as a projection value change value. On the other hand, in the slit (2) with disturbance, a large peak appears due to the reflection of the light source and the like in addition to the liquid level. Further, in the slit (3), the liquid level contrast cannot be obtained due to the shadow, and the peak of the liquid level portion is not clear. As described above, in a slit with disturbance, a phenomenon that a peak other than the liquid surface exists or a peak is not clear appears.
Therefore, in the present invention, there is provided means for determining whether or not the slit has disturbance based on the feature of the peak value of the projection value change value.
[0040]
Such slit selection means in step S314 includes the following two
[0041]
The first embodiment is a method for determining whether or not the peak is clear from the difference between the average value and the maximum value of the projection value change values. In addition, regarding the presence or absence of disturbance peaks other than the liquid level, a method of evaluating the tendency of the dispersion value of the projection value change value to increase due to the presence of multiple peaks, and selecting a slit with low dispersion as a slit with less disturbance It is said.
[0042]
First, provisional selection from each divided slit is performed.
The contrast of each divided slit is calculated from the maximum value and the average value, and a divided slit having a predetermined contrast or higher is temporarily selected.
This prevents selection of a region with low dispersion due to low contrast, and is also used for later determination of undetectability.
Contrast evaluation value: MvsP = Pt_Diffld_Max−Pt_Diffld_Mean
Then, the provisional selection of the divided slits is performed according to the following evaluation.
Temporary selection condition: MvsP> DefTh_MvsP
However,
DefTh_MvsP: Contrast evaluation threshold * If all the divided areas are out of the tentative selection condition, detection is impossible.
[0043]
Next, the priority order of final selection is determined in order of increasing dispersion value Pt_Diffld_Devi for a plurality (m) of temporarily selected slits. In the final selection of the divided slits, a predetermined number of slits may be selected based on the priority order, or a divided value indicating a dispersion value equal to or less than the average value compared to the average value of m dispersion values Pt_Diffld_Devi. A slit may be selected.
This is the case in the first embodiment.
[0044]
For Example 2, the same method as in Example 1 is used to determine whether or not the peak is clear, but even if there are disturbance peaks other than the liquid level, the number is small, and the dispersion value of the projection value change value is greatly affected. This is an effective method when there is not. In this case, the maximum number Pt_Diffld_Max of the projected value change value is used as a reference, the number of peaks indicating a value equal to or higher than the predetermined ratio is counted, and if this count value is equal to or higher than the predetermined value, it is difficult to distinguish from the liquid level. Since there is a disturbance, the slit is not selected.
[0045]
Next, S321 and S322, which are details of step S32, will be described.
The liquid level evaluation value calculation means in step S321 calculates the projection value of the recognition target area by adding the projection values in the selected plurality of slits, and uses the change value in the liquid level movement direction of the projection value as the liquid level. It is a means used for evaluation of the surface position.
[0046]
First, composite projection values are created by combining the projection values of the selected divided slits.
[0047]
[Expression 1]
Subsequently, the liquid level is detected from the combined projection value.
The composite projection value change value is calculated in the same manner as in the case of carrying out for each divided slit.
First, the change value: SelSlit_Diffld (y) is calculated.
・
y ≦ y1 + side_Width or y ≧ y2−side_Width or
When ym1-OfsUnTgArea ≦ y ≦ ym2 + OfsUnTgArea,
SelSlit_Diffld (y) = 0
・
Cases other than
Ave (SelSlit_Hp: ys, ye): SelSlit_Diffld (y) is the average value of the composite projection value from y coordinate ys to ye
= | Ave (SelSlit_Hp: y−wd, y) −Ave (SelSlit_Hp: y, y + wd) |
[0049]
Subsequently, a liquid level evaluation value: h_Sel_Diffld (y) is calculated.
Note that an average value and a variance value of the combined projection value change values are calculated in advance.
Liquid level evaluation value: h_Sel_Diffld (y)
= (Sel_Diffld (y) −Sel_Diffld_Mean) / Sel_Diffld_Devi
However,
Sel_Diffld_Mean: Average projection value change value in the recognition target area
Sel_Diffld_Devi: Variance value of the projection value change value of the recognition target area
The liquid level position determining means in step S322 determines the position where the liquid level evaluation value shows the maximum value as the liquid level position.
Liquid surface coordinates: Pkselslit_idx ＝ MaxIndex (h_Sel_Diffld (y))
However, MaxIndex (G (y)) indicates a y-coordinate value when the G-value indicates the maximum with the G-value relating to the y-coordinate as a population.
[0051]
First, the scale that is closest to the upper part of the detected liquid level position and the scale that is closest to the lower part are selected.
Using the values and coordinate values indicated by the two selected scales, the liquid level is calculated by the following equation.
Liquid_Level = (Value_upper−Value_lower) ×
(ScalePos_lower−Pkselslit_idx) / (ScalePos_lower−ScalePos_upper)
Value_upper: The value of the scale closest to the top of the liquid level
ScalePos_Upper: y-coordinate value of the scale closest to the top of the liquid level
Value_lower: The value of the scale closest to the bottom of the liquid level
ScalePos_lower: y coordinate value of the scale closest to the bottom of the liquid level position [0052]
The data relating to the liquid level is this Liquid_Level.
Then, by registering a normal liquid level value range in advance using the data relating to the detected liquid level position, it is possible to determine that an abnormality occurs when the read liquid level value is out of the normal range. it can.
In addition, when detection is impossible by the slit temporary selection means in the detection processing unit, it is possible to output an error indicating that reading is impossible.
[0053]
Based on this output, it is also possible to output an alarm by voice or screen display, or to send an e-mail report with an image file attached to a preset administrator.
In addition, by recording and storing the detected liquid level position, it is possible to use the data for analysis such as expressing the change in the liquid level as a trend graph using the data.
Further, by associating the data and the image file and recording them in a database or the like, the image at the time of reading can be visually confirmed. In particular, when used in automatic monitoring, automatic monitoring can be supplemented by visually confirming an image when reading is impossible.
[0054]
【The invention's effect】
Based on these points, this system has the following features.
(1) Avoid the areas of reflected light and shadows that are obstructive factors, and recognize the liquid level using other areas.
(2) Mask obstacles that cross the liquid level gauge to prevent incorrect recognition of the liquid level.
(3) When a clear liquid level is not found, the fact that it cannot be recognized is output, and erroneous recognition due to environmental changes and erroneous recognition due to failure of devices such as cameras are prevented.
(4) Unlike other sensors, since the input is an image, it is possible to use an insurance function that allows a person to visually confirm a misrecognized result even if it operates abnormally. (In the case of a remote place, there is no demerit that goes out by sensor malfunction)
(5) It is possible to monitor a person without seeing an image as in the case of confirmation by a monitoring camera. The liquid level recognition processing apparatus and the liquid level monitoring system having such a configuration can be applied to automatic reading / recording of various liquid level gauges (thermometer, oil level gauge, fuel gauge, etc.).
[0055]
As described above, according to the first aspect of the present invention, the liquid level search area necessary for accurate liquid level recognition is selected by the area setting means and the mask area setting means, and the liquid level search is further performed. Since the liquid surface position is determined by selecting a slit with a large change in image color value from the area, the liquid surface position can be accurately recognized using other areas excluding the reflected light and shadow areas that are obstructive factors. Can do.
[0056]
Furthermore, recognition target area selection unit, by using the characteristics of the peak value appearing in the projected value variation value based on the image color values, windows, etc. light is crowded reflected portion or shadow of (outdoor light), the liquid level It is possible to select a recognition target region while avoiding a region that hinders recognition, and avoid erroneous recognition.
[0057]
According to the second aspect of the present invention, the liquid level detection means calculates the projection value of the recognition target area by adding up the projection values for each slit. It can reduce and it can be made to detect reliably the change location by a liquid level.
[0058]
According to the third aspect of the present invention, in the personal computer for management using the data relating to the liquid level position detected by the liquid level recognition processing device, whether or not the liquid level position is within the normal range. Therefore, it is possible to provide a liquid level monitoring system that automatically monitors the liquid level.
[0059]
According to the fourth aspect of the present invention, since the camera and the liquid level recognition processing device are connected via a network, the liquid level monitoring system automatically monitors the liquid level at a remote place. be able to.
Further, the liquid level recognition processing device and the management personal computer can be provided integrally.
[0060]
According to the invention of
In addition, since the amount of data relating to the liquid level position output from the liquid level recognition processing device is small, the amount of data transmission can be reduced even if cameras and liquid level recognition processing devices are installed at many locations.
[0061]
In general, it is possible to provide a liquid level recognition processing apparatus and a liquid level monitoring system that perform recognition processing without erroneously recognizing an image captured by a camera and accurately detect a liquid level position.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a liquid level monitoring system including a liquid level processing apparatus.
FIG. 2 is a configuration diagram of a liquid level monitoring system including a liquid level processing apparatus.
FIG. 3 is a configuration diagram of a liquid level monitoring system including a liquid level processing apparatus.
FIG. 4 is a flowchart of a liquid level recognition process.
FIG. 5 is a flowchart of a liquid level recognition process.
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating region setting.
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating region setting.
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating a liquid level recognition process.
FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating setting of a mask area.
FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating the definition of variables.
FIG. 11 is an explanatory diagram of projection values of a plurality of divided slits.
FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining a projection value change value;
FIG. 13 is an explanatory diagram of a projection value change value due to various influences.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (5)
液面探索領域を設定する領域設定手段と、
画像の中で液面を読み取るための目盛を指定する液面目盛設定手段と、
画像に含まれる障害物を液面探索領域から除くマスク領域設定手段と、
液面探索領域を液面に対して垂直方向に所定幅のスリットに分割する分割領域設定手段と、分割されたスリットに、液面の移動方向を表す軸に対して、画像色値を投影することによって１次元データを算出する投影値作成手段と、この１次元の投影値について、液面の移動方向における変化値を算出する投影値変化値算出手段と、分割されたスリットごとに算出された投影値変化値に現れるピーク値の特徴をもとに、認識対象とする複数のスリットを選択するスリット選択手段と、を有する認識対象領域選択手段と、
選択された対象領域について、液面の移動方向における画像色値の変化が最大となる位置を液面位置として検出する液面検出手段と、
予め設定された目盛と液面位置とに基づいて液面値を演算する液面値演算手段と、
を備えることを特徴とする液面認識処理装置。A liquid level recognition processing device that detects a liquid level position based on an image output from a camera,
Area setting means for setting a liquid level search area;
Liquid level scale setting means for specifying a scale for reading the liquid level in the image,
Mask area setting means for removing obstacles included in the image from the liquid surface search area;
A division area setting unit that divides the liquid level search area into slits having a predetermined width in a direction perpendicular to the liquid level, and image color values are projected onto the divided slits on an axis that represents the movement direction of the liquid level. Thus, a projection value creating means for calculating one-dimensional data, a projection value change value calculating means for calculating a change value in the moving direction of the liquid surface for the one-dimensional projection value, and a calculation for each divided slit. based on the characteristics of the peak value appearing in the projected value change value, a recognition target area selecting means for chromatic and slit selection means for selecting a plurality of slits to be recognized, and
Liquid level detection means for detecting a position where the change in image color value in the moving direction of the liquid level is maximum as the liquid level position for the selected target area;
Liquid level value calculating means for calculating the liquid level value based on a preset scale and liquid level position;
A liquid level recognition processing apparatus comprising:
前記液面検出手段は、
選択された複数のスリットにおける前記投影値を合算することによって、認識対象領域の投影値を算出し、その投影値の液面移動方向における変化値をもって液面位置の評価に利用する液面評価値算出手段と、
液面評価値が最大値を示す位置を液面位置として決定する液面位置決定手段と、
を備えることを特徴とする液面認識処理装置。In the liquid level recognition processing apparatus according to claim 1,
The liquid level detecting means includes
By calculating the projection value of the recognition target area by adding the projection values in the selected plurality of slits, the liquid level evaluation value used for evaluating the liquid level position with the change value in the liquid level movement direction of the projection value A calculation means;
Liquid level position determining means for determining the position where the liquid level evaluation value shows the maximum value as the liquid level position ;
A liquid level recognition processing apparatus comprising:
カメラから出力された画像に係るデータが入力される請求項１または請求項２記載の液面認識処理装置と、
液面認識処理装置から出力された液面位置に係るデータに基づいて液面位置の監視を行うセンタ側管理用パーソナルコンピュータと、
を備えることを特徴とする液面監視システム。 A camera for acquiring an image including the liquid level;
The liquid level recognition processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein data relating to an image output from a camera is input,
A personal computer for management on the center side that monitors the liquid surface position based on the data relating to the liquid surface position output from the liquid surface recognition processing device;
A liquid level monitoring system comprising:
前記カメラと前記液面認識処理装置との間にはネットワークが介在し、遠隔地での液面の監視を行うことを特徴とする液面監視システム。 In the liquid level monitoring system according to claim 3,
A liquid level monitoring system characterized in that a network is interposed between the camera and the liquid level recognition processing device, and the liquid level is monitored at a remote place .
前記液面認識処理装置と前記センタ側管理用パーソナルコンピュータとの間にはネットワークが介在し、遠隔地での液面の監視を行うことを特徴とする液面監視システム。 In the liquid level monitoring system according to claim 3 ,
A liquid level monitoring system , wherein a network is interposed between the liquid level recognition processing apparatus and the center-side management personal computer to monitor the liquid level at a remote location .
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