JP4843368B2 - 電線異常検出方法、電線異常検出装置及び電線異常検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、電線異常検出方法、電線異常検出装置及び電線異常検出プログラムに関する。更に詳述すると本発明は、難着雪リング等が装着されている電線に対しても誤検出を行うことなく対応を可能とする画像処理による電線異常検出方法、電線異常検出装置及び電線異常検出プログラムの高度化に関する。

送電線の保守および管理のために、ヘリコプターによる送電線の巡視点検が従来より行われている。この点検の目的の一つは、雷撃等により損傷を受けた電線の異常箇所の早期発見である。電線の異常箇所の早期発見は、電力供給の信頼度の維持に不可欠なものである。図５１に電線の点検作業システムの処理フローを示す。電線の点検作業は、ヘリコプターに搭載したビデオカメラで電線を撮影した後（Ｓ９０１）、ビデオ映像を再生し（Ｓ９０２）、検査員がこのビデオ映像を目視観察することで行なわれている（Ｓ９０３）。検査員は目視により、電線の一部が切れてしまっている素線切れや将来素線切れを起こす可能性のあるアーク痕（以下、溶痕ともいう）の有無などを確認する。また、電線の異常箇所の見落としを減らすために、ビデオ映像のスロー再生によるチェックや、検査員二人によるダブルチェックが一般に行われている。

しかしながら、撮影された電線のビデオ映像は長時間に渡るものであり、このすべてを検査員が目視により確認し、異常を判定することは、膨大な時間を要する。また、その大半が正常箇所であることを考慮すると効率的作業とはいえない。また、検査員に多大な負荷がかかるため、見落とし等も生じうる。また、目視確認に時間がかかるため、人件費等によりコスト高となり経済的ではない。

そこで、撮影されたビデオ画像に対して画像処理技術を用いて、異常なしと判断された部分（フレーム画像）を除き、異常が存在する可能性ありと判断された部分（フレーム画像）のみを残した画像（以下、異常検出画像という）についてのみ検査員の目視による異常箇所の確認を行うことで、検査員の負担軽減を図る技術が提案されている。

例えば、電線が撮影された画像から電線部分の画像を切り出し、画像処理により切り出した画像に対して電線の異常を検出する技術が提案されている（特許文献１）。電線の形状の異常を自動検出することにより、検査員の労力を軽減し、処理を高速化するものである。
特開２００５−５７９５６号公報

しかしながら、従来技術では、積雪の多い地域における多くの電線に適当な間隔で大量に装着されている難着雪リング等の取り付け器具をアーク痕等の異常箇所として誤検出してしまうという問題が生じていた。これにより異常検出画像が多くなり、検査員の目視検査の負担が多くなるという問題が生じていた。

また、従来技術では、電線と似た輝度パターンの探索を行うテンプレートマッチングにより電線のエッジの検出をおこなっていたが、背景に電線に似た輝度パターンがあると、電線のエッジの検出がうまくいかず、誤検出を生じる場合があった。

また、従来技術では、色情報値（主として輝度値）に対して静的な閾値を用いて、電線の異常箇所の検出を行っているため、日照条件、ヘリコプターの飛行条件等の撮影条件により、正常箇所を異常箇所として検出する場合が存在した。

また、従来は、ビデオテープやDVD等に記録された電線の撮影画像のうち、画像処理による異常判定が不要な電線が撮影されていない時間帯と、画像処理による異常判定が必要な電線が撮影されている時間帯との判別は、撮影を行った作業者がタイムコードを記録しておき、そのタイムコードにより、処理を行う画像を判別する必要があったが、撮影者が電線が撮影されている時間帯をタイムコードとして記録する作業は煩雑であった。

そこで、本発明は、難着雪リング等の電線に取り付けられているが異常箇所ではない部分を誤検出せず、異常検出画像を大幅に削減して検査員の労力を軽減することを可能とする電線異常検出方法、電線異常検出装置および電線異常検出プログラムを提供することを目的とする。更に、高速な異常検出処理を可能とする電線異常検出装置および電線異常検出プログラムを提供することを目的とする。更に電線のエッジ検出の精度の向上を図り異常箇所の検出精度を向上することを可能とする電線異常検出装置および電線異常検出プログラムを提供することを目的とする。更に、タイムコードの記録を不要として処理の合計量を減らし迅速な処理を可能とする電線異常検出方法、電線異常検出装置および電線異常検出プログラムを提供することを目的とする。

かかる目的を達成するため、請求項１記載の電線異常検出方法は、電線が撮影された原画像から電線が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出処理と、対象画像から求めた電線の２本の理想輪郭線に挟まれる垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、代表値が上限閾値または下限閾値を超える水平方向の画素位置を異常箇所として検出する電線異常検出処理を行う画像処理による電線異常検出方法において、電線異常検出処理は、代表値が下限閾値以下である場合でも、更に下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下である水平方向の画素位置については取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所として検出しないこととしている。

したがって、従来、代表値が下限閾値より低い水平方向の画素位置については、異常箇所と判断していたが、下限閾値よりも低い値に設定した第二の下限閾値以下の値を示す水平方向の画素位置については、アーク痕等の損傷ではなく、電線に装着された器具であると判断し、異常検出を行わないこととしている。これは難着雪リングが装着されている箇所は、電線の垂直方向全体に黒っぽく映るので、輝度値がアーク痕等の損傷部分よりも更に低い値となることによる。

また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の電線異常検出方法において、電線異常検出処理は、第二の下限閾値以下である水平方向の画素位置を取り付け器具としての難着雪リングが装着されている部分と判定している。

したがって、第二の下限閾値以下の値を示した水平方向の画素位置には、電線に難着雪リングが装着されている箇所であると判断している。

また、請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の電線異常検出方法において、電線異常検出処理は、第二の下限閾値以下である水平方向の画素位置の前後の予め設定した一定の範囲については、取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所として検出しないようにしている。

したがって、第二の下限閾値以下の値を示した水平方向の画素位置には、電線に器具が装着されていると判定したうえで、更に当該器具と電線の境界部分の付近を損傷と誤検出しないようにしている。

また、請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の電線異常検出方法において、電線異常検出処理は、代表値が上限閾値と下限閾値との間の正常箇所を示す水平方向の画素位置と第二の下限閾値以下である水平方向の画素位置との間に存在する水平方向のすべての画素位置の代表値が下限閾値以下であって第二の下限閾値以上である場合には、当該水平方向の画素位置については取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所として検出しないようにしている。

したがって、正常箇所を示す水平方向の画素位置と第二の閾値以下である水平方向の画素位置との間が、すべて下限閾値以下であって第二の下限閾値以上である場合は、電線に取り付けられた器具と電線の境界部分であると判断して、当該箇所については損傷と誤検出しないようにしている。

また、請求項５に記載の発明は、請求項１から４までのいずれかに記載の電線異常検出方法において、電線異常検出処理は、対象画像から電線の２本の理想輪郭線を構成する電線のエッジ画素を求めるに際し、電線の垂直方向の隣接する２画素間の輝度値の差分値の絶対値が予め設定された閾値以上である候補画素と当該候補画素を中心とした一定の画素領域との輝度値の差分の分散が予め設定した閾値以上である場合には、当該候補画素をエッジ画素とするようにしている。

したがって、電線のエッジ画素を求めるに際し、エッジ画素の候補となる画素に対して、電線部分に焦点が合っている合焦点性を利用して、候補画素とその候補画素を中心とした一定の画素領域（例えば３×３画素）との輝度値の差分の分散を求め、分散が大きい場合には、当該候補画素をエッジ画素とするようにしている。

また、請求項６に記載の発明は、請求項１から５までのいずれかに記載の電線異常検出方法において、電線検出処理は、原画像のうち電線が撮影されていないフレーム画像については、電線異常検出処理を行わないようにしている。

したがって、電線検出処理において電線が含まれていないと判断された画像については、以降の処理を省いて、電線異常検出処理が処理するデータ量を削減している。

また、請求項７に記載の発明は、請求項１から６までのいずれかに記載の電線異常検出方法において、電線異常検出処理は、異常箇所が予め設定された範囲の一定の周期性をもって出現した場合に、予め設定した上限閾値または下限閾値よりも広い範囲に閾値を変更し、再度、電線異常検出処理を行うようにしている。

したがって、複数の異常箇所を検出した場合に、異常の出現箇所が周期性を有するかどうかを判断し、周期性を有すると判断した場合は、正常箇所の誤検出である可能性があるため、異常検出のための閾値を広い範囲に、緩く再設定したうえで、再度電線異常検出処理を行うようにしている。

更に、請求項８に記載の電線異常検出装置は、電線が撮影された撮影画像の各フレーム画像から電線が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出部と、対象画像から求めた電線の２本の理想輪郭線に挟まれる垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、代表値が上限閾値または下限閾値を超える水平方向の画素位置を異常箇所とし、該異常箇所を含むフレーム画像を異常検出画像と判断する電線異常検出部とを備え、更に異常検出画像を記憶装置に記録する電線異常検出装置において、電線異常検出部は、水平方向の画素位置のうち、代表値が下限閾値以下である場合であり、更に下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下の画素位置については、取り付け器具が装着されている部分と判定し、異常箇所と判断しないものである。

また、請求項１１に記載の電線異常検出プログラムは、コンピュータに、電線が撮影された原画像から電線が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出処理と、対象画像から求めた電線の２本の理想輪郭線に挟まれる垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、代表値が上限閾値または下限閾値を超える水平方向の画素位置を異常箇所として検出する電線異常検出処理と、更に異常検出画像を記憶装置に記録する処理とを実行させる電線異常検出プログラムにおいて、電線異常検出処理は、水平方向の画素位置のうち、代表値が下限閾値以下である場合であり、更に下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下の画素位置については、取り付け器具が装着されている部分と判定し、異常箇所と判断しないものである。

したがって、従来、代表値が下限閾値より低い水平方向の画素位置については、異常箇所と判断していたが、下限閾値よりも低い値に設定した第二の下限閾値以下の値を示す画素位置については、アーク痕等の損傷ではなく、難着雪リングが装着されている箇所であると判断している。

また、請求項９に記載の電線異常検出装置は、電線異常検出部は、第二の下限閾値以下である水平方向の画素位置の前後の予め設定した一定の範囲の画素位置については、取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所と判断しないものである。

したがって、第二の下限閾値以下の値を示した水平方向の画素位置には、電線に難着雪リングが装着されていると判定し、当該器具と電線の境界部分の付近を損傷と誤検出しないようにしている。

また、請求項１０に記載の電線異常検出装置は、電線異常検出部は、異常箇所が予め設定された範囲の一定の周期性をもって出現した場合に、予め設定した上限閾値または下限閾値よりも広い範囲に閾値を変更し、再度、電線異常検出部による処理を実行するものである。

また、請求項１２に記載の電線異常検出プログラムは、電線異常検出処理は、異常箇所が一定の周期性をもって出現した場合に、予め設定した上限閾値または下限閾値よりも広い範囲に閾値を変更し、再度、電線異常検出処理を実行するものである。

したがって、複数の異常箇所を検出した場合に、異常の出現箇所が周期性を有するかどうかを判断し、周期性を有すると判断した場合は、正常箇所の誤検出である可能性があるため、異常検出のための閾値を広い範囲に、緩く再設定したうえで、再度電線異常検出処理を行うようにしている。

以上説明したように、請求項１記載の電線異常検出方法によれば、電線の垂直方向（短手方向）の全体に装着された器具をアーク痕等の異常箇所と誤検出することを防ぎ、異常検出画像の削減を図り、電線の異常検出の迅速化を図ることができる。

また、請求項２記載の電線異常検出方法、請求項８に記載の電線異常検出装置及び請求項１１に記載の電線異常検出プログラムによれば、電線に装着されている難着雪リングを識別することができる。これにより、異常検出画像の削減を図ることができ、検査員の負担を軽減し、電線の異常検出業務の迅速化を図ることができる。

また、請求項３に記載の電線異常検出方法及び請求項９に記載の電線異常検出装置によれば、難着雪リング等の器具を識別を可能とするのに加え、更に難着雪リング等の器具が取り付けられている部分と電線部分との境界付近での誤検出を減らすことが可能となる。

また、請求項４に記載の電線異常検出方法によれば、難着雪リング等の器具を識別を可能とするのに加え、更に難着雪リング等の器具が取り付けられている部分と電線部分との境界付近での誤検出を減らすことが可能となる。

また、請求項５に記載の電線異常検出方法によれば、電線の輪郭線を形成する電線のエッジ画素の検出の高度化を図ることができる。これにより、対象画像のうち電線を構成する画素のみの抽出を高精度化し、電線の異常箇所の検出のための処理を行うことができるので、精度の高い異常箇所の検出が可能となる。

また、請求項６に記載の電線異常検出方法によれば、電線が撮影されていないフレーム画像を自動で除外することができる。これにより電線の異常検出の処理量を減らすことができるので、処理全体の高速化が可能となる。また、タイムコードの記録を不要とすることができるので、作業者の負担を減らし、作業の効率化を図ることができる。

また、請求項７に記載の電線異常検出方法、請求項１０に記載の電線異常検出装置及び請求項１２に記載の電線異常検出プログラムによれば、撮影環境に適した閾値を動的に選択することにより、異常箇所の誤検出を減らし、精度の高い電線異常検出が可能となる。これにより、異常検出画像の削減を図ることができるため、検査員の負担を軽減し、電線異常検出システムを迅速化することができる。

以下、本発明の構成を図面に示す実施形態に基づいて詳細に説明する。

本発明の電線異常検出方法は、電線が撮影された原画像から電線が撮影されている部分を切り出して対象画像として検出し、さらに対象画像から電線の２本の理想輪郭線を求め、電線の垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、代表値が上限閾値または下限閾値を超える水平方向の画素位置を異常箇所として検出する電線異常検出処理を行う画像処理による電線異常検出方法において、代表値が下限閾値以下である場合でも、更に下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下である水平方向の画素位置については電線に何らかの器具が取り付けられているものと判断し、異常箇所として検出しないようにしている。

先ず、本発明の電線異常検出装置について説明する。この電線異常検出装置１は、例えば図１に示すように、電線が撮影された映像が入力される入力インターフェース２と、撮影画像等が出力される出力装置３と、マウス、キーボード等の入力装置４と、原画像や対象画像等のデータが記録される補助記憶装置５としてのハードディスクと、一時的な作業データ等が記録される主記憶装置６としてのＲＡＭと、中央処理演算装置（ＣＰＵ）７等を備えている。上記のハードウェア資源は例えばバス８を通じて電気的に接続されている。

入力インターフェース２は、ビデオカメラ等の撮像手段９から入力される又は映像が記録されたＤＶＤ、ビデオテープ等の媒体から読み込まれる信号をコンピュータでの処理が可能なデータに変換する機能や、映像を構成する各フレームをそれぞれ画像データとして補助記憶装置５に記録する機能を有する。このような入力インターフェース２として、例えば既存のＮＴＳＣ−ＲＧＢコンバータやフレームグラバまたはパーソナルコンピュータ用画像取り込みボード等を利用して良い。出力装置３は、例えばディスプレイであり、異常が検出された画像やユーザインターフェース画面などが表示される。また、補助記憶装置５には本発明の電線異常検出プログラムが記録されており、当該プログラムがＣＰＵ７に読み込まれ実行されることによって、コンピュータが電線異常検出装置１として機能する。

また、電線異常検出装置１は、撮像手段９から撮影画像を取り込み、原画像として記録する原画像取得部１０と、電線（以下、地線ともいう）が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出処理を行う電線検出部１１と、当該電線検出部１１により切り出された対象画像に対して電線のエッジ（以下、輪郭線ともいう）を検出し、電線の形状及び色の異常を検出する電線異常検出部１２とを備えるものである。上記原画像取得部１０、電線検出部１１及び電線異常検出部１２は、ＣＰＵ７で実行されるソフトウェアをコンピュータで実行させることで構成でき、その実行の際に必要なデータは、ＲＡＭ６にロードされる。尚、電線異常検出装置１の構成は一例であってこれに限られるものではない。

本発明の電線異常検出方法について説明する。この電線異常検出方法は、図２８に示すように、電線が撮影された画像を撮像手段９から取得し、原画像とする原画像取得処理（Ｓ１００）と、原画像から電線部分の領域を切り出す電線検出処理（Ｓ２００）と、切り出した対象画像に対して電線の異常を検出する電線異常検出処理（Ｓ３００）と、対象画像が上手く切り出せなかった画像や異常検出画像を出力する異常画像の出力処理（Ｓ４００）からなる。

先ず、原画像取得処理（Ｓ１００）について説明する。原画像取得処理（Ｓ１００）は、ビデオカメラまたは映像が記録された媒体等から、電線が撮影された撮影画像データを読み込み、ハードディスク等の補助記憶装置５に画像データを記録する処理を行うものである。尚、撮影画像データは電線異常検出装置１とは、別途設けられた外部の記憶装置に記録し、ＬＡＮ、インターネット網等を通じて取得するようにしても良い。

点検対象である電線が撮影された画像として、本実施形態では、ヘリコプターに搭載したビデオカメラで撮影した電線の空撮映像を利用している。本実施形態では、ビデオカメラは毎秒３０フレームの画像を生成するものとしているが、フレームレートはこれに限られるものではない。ビデオカメラより得られた各フレーム画像は、原画像取得処理（Ｓ１００）において、コンピュータでの処理が可能なＲＧＢのカラーモデルに変換され、さらに処理の簡素化および高速化等のために８ビットのグレースケール画像に変換される。上記のように変換された各フレーム画像を本実施形態における原画像とする。本実施形態では、原画像を構成する各画素は、色情報値として、例えば０（黒）〜２５５（白）までの２５６階調の明るさの値（輝度値）を有する。しかしながら、色情報値は、輝度値に限られるものではなく、例えば色相値を用いても良い。原画像の解像度は、例えば水平方向画素数を７２０画素とし、垂直方向画素数を４８０画素としている。但し、原画像はグレースケール画像に限定されずカラー画像であっても良く、また解像度も上記の例に限定されるものではない。

以下、本実施形態では、画面水平方向の画素を水平画素番号（例えば、ｘ＝１．．．７２０）、画面垂直方向の画素を垂直画素番号（例えば、ｙ＝１．．．４８０）という。尚、電線は、必ずしも画面の水平方向に撮影されている必要はなく、画面の垂直方向にわたって撮影されていても良い。この場合でも、電線の長手方向を水平画素番号、電線の短手方向を垂直画素番号として処理を実行すればよい。尚、本実施形態では、電線の長手方向は画面水平方向であり、電線の短手方向は、画面垂直方向であるものとする。また、原画像には、必ずしも電線が画像の左端から右端、または、上端から下端まで撮影されている必要はなく、画像の端のみに電線が撮影されている画像を含んでいてもよい。また、電線の以外の部分、例えば、鉄塔部分の画像を含んでいても良い。

本実施形態では、原画像取得処理（Ｓ１００）により、補助記憶装置５等に記録された電線が撮影された原画像データを、以降の電線検出処理（Ｓ２００）、電線異常検出処理（Ｓ３００）により処理することにより、電線異常検出をおこなうものである。尚、本実施形態では、原画像データの読み込みを行いながら、原画像の１フレームのデータごとに、電線検出処理（Ｓ２００）と電線異常検出処理（Ｓ３００）を行うことより電線の異常検出を行うものである。

本発明の電線異常検出プログラムが実行する原画像取得処理（Ｓ１００）の一例を図２９のフローチャートに沿って説明する。先ず、ビデオカメラまたは映像が記録された媒体から、入力インターフェース２を介して、電線が撮影された画像データを読み込む（Ｓ１０１）。そして、補助記憶装置５に記録された画像データを、例えば８ビットのグレースケール画像に変換する（Ｓ１０２）。これにより得た原画像に対し、ガウシアンフィルタをかけ、原画像からノイズ成分を除去する（Ｓ１０３）。これは、インパルスノイズのような突発的なノイズが画像に現れるとエッジ検出処理での差分計算の際に大きなピークを発生し、エッジの誤検出を引き起こしてしまうので、このような事態を避けるためである。以上で原画像取得処理は、終了する。

次に、電線検出処理（Ｓ２００）を行う。これは原画像から電線が撮影された部分を対象画像として切り出す処理を行うものである。これにより、電線異常検出処理（Ｓ３００）を行う際のデータ処理量を大幅に減らすことができるものである。即ち、細長い電線が撮影された部分は原画像の中のごく一部であるため、原画像全体に対して電線異常検出処理（Ｓ３００）を行なっても、エッジ検出精度に寄与しないばかりか多大な処理時間を要する。このため、まず原画像の中から電線が撮影された部分を切り出す処理を行ない、当該切り出された領域を対象画像として記憶し、当該対象画像に対して電線異常検出処理（Ｓ３００）を行なうことで、処理時間を大幅に短縮するものである。

本発明の電線異常検出プログラムが実行する電線検出処理（Ｓ２００）の一例を図３０のフローチャートに示す。本実施形態の電線検出処理（Ｓ２００）では、水平方向範囲および垂直方向範囲が予め定められた探索領域を原画像の水平画素方向に少なくとも３箇所分布させるとともに、探索対象である電線の画像をテンプレートとして予め与え（Ｓ２０２）、テンプレートと最も類似する領域を各探索領域内で探索し（Ｓ２０６）、各探索領域についての探索結果が予め定めた規則性を満たすか否かを判断し、当該規則性を満たす探索結果を少なくとも含む画像を原画像から切り出して対象画像とするようにしている（Ｓ２０９）。

尚、本実施形態では、原画像をＴＶレート(３０画像/秒)で取り込みを行っている。即ち、３３ミリ秒毎に静止画の取り込みを行っている。通常は３３ミリ秒の間では、撮影された電線の画像内での位置は大きく変化することはないとも考えられるが、撮影画像はヘリコプターにより電線を上空から撮影されるものであるので、突風などの影響により画像内での電線の撮影位置が大幅に移動し、画面の端にしか電線が撮影されていない画像も存在する。例えば、図２に画面の端にしか電線１３が撮影されていない画像の一例を示す。このように、原画像には、電線を画像の中心に捉えていない画像も含まれる。

電線検出処理（Ｓ２００）について詳細に説明する。この処理では、先ず、原画像のフレームカウンタｎを１とする（Ｓ２０１）。次に、テンプレートの登録処理を行なう（Ｓ２０２）。

テンプレートの登録処理（Ｓ２０２）は、例えばフレーム画像上に表示された電線の上側位置と下側位置の画素を指定することで、その中間位置を矩形の探索子１８ａの画素位置として記録することにより行われる。尚、探索子１８は、電線の位置を探索するためのウインドである。更に、探索子１８ａの中心から水平方向に予め定めた画素数分離れた位置、例えば左右に３０画素離れた位置で、テンプレートと類似した領域を垂直方向に自動探索する。３つの探索子１８ａ，１８ｂ，１８ｃは最初の探索結果とし、各々の垂直方向座標位置を記録する。

図３〜図５に示すユーザインタフェース画面の一例を用いて説明する。テンプレートの登録処理では、図３に示すようにｎフレーム目（通常は、１フレーム目）の原画像をウィンドウ１４内に表示する。この画面では、検査員がウィンドウ１４内に表示された電線の上側位置１５を選択し、さらにラジオボタン「電線の上側位置」１６をマウス等の入力装置４で選択する。更に、選択（ドラッグ）したまま電線の下側１７まで移動（図４）して選択を解除（ドロップ）すると、画面左から順に、自動的に矩形の探索子１８ａ，１８ｂ，１８ｃが表示される（図５）。最後に設定完了ボタン１９を押して、テンプレートの登録処理（Ｓ２０２）は終了となる。このように登録された探索子の座標位置がＲＡＭ６等の記憶装置に記憶される。尚、既にテンプレートが登録されている場合には、上記のテンプレートの登録処理（Ｓ２０２）はスキップしても良い。

次に、ｎフレーム目の原画像が存在する場合は（Ｓ２０３；Ｙｅｓ）、当該原画像を読み込み（Ｓ２０４）、直前のフレーム（ｎ−１フレーム）での電線の検出位置の中点を探索位置の上下方向の中心として、３つの探索領域を配置する（Ｓ２０５）。尚、原画像を最終フレームまで読み込んだ場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）は、電線検出処理（Ｓ２００）は終了する。尚、１フレーム目の原画像については上記のテンプレートの登録の際に電線探索が行なわれているため、テンプレートの登録処理（Ｓ２０２）の中でフレームカウンタｎに１を加算しておいても良い。

本実施形態における探索領域は、例えば図６に示すように縦長とし、その水平方向範囲の画素数Ｘはテンプレートの水平方向画素数と同じとし、垂直方向範囲の画素数Ｙはテンプレートの垂直方向画素数よりも大きく且つ原画像の垂直方向画素数以下としている。ここで、図６および図７中の符号２０は原画像を示し、符号２１はテンプレートを示し、符号２２は探索領域を示している。但し、探索領域の大きさは上記例に限定されるものではない。また、本実施形態における探索領域は、例えば図７に示すように画面水平方向に予め定めた距離をおいて３箇所分布させるようにしている。但し、探索領域の数は３つ以上であっても良い。

更に、本実施形態では、図８に示すように、原画像から切り出した電線の対象画像から、電線の始点２３、終点２４を求め、次に、求めた始点２３、終点２４から中点２５を求め、その中点２５の画素位置を記録し、次のフレームを探索する探索領域の中心位置とすることとしている。具体的には、電線の切り出しを行う際（Ｓ２０９）に、探索領域の３点の位置を結ぶ直線を引き、その直線と画像の端との交点となる２点を求め、その中点２５を計算することとしている。これにより、電線の位置が画像の中心から徐々にずれていってしまった場合であっても、探索領域も電線の位置の移動に伴って移動することになるので、電線の追尾が可能となる。このように処理する画像毎に電線の探索位置を動かすことで、電線の位置が画像の中心から徐々にずれていってしまった場合にも電線の追尾を可能としている。

次に、探索領域内でテンプレートと最も類似する領域を探索するテンプレート照合処理を行なう（Ｓ２０６）。以下に、テンプレート照合処理（Ｓ２０６）について説明する。探索領域内におけるテンプレートと同じ大きさの領域（以下、候補領域と呼ぶ。）と、テンプレートとの類似度の計算には、例えば二乗誤差による相違度を用いる。この場合、テンプレートの座標（ｘ、ｙ）の輝度値をｖ（ｘ、ｙ）とし、候補領域の座標（ｘ、ｙ）の輝度値をｖ’（ｘ、ｙ）とすると、相違度errは次式で求められる。

この相違度errが最も小さくなる候補領域を、探索領域内においてテンプレートと最も類似した領域、即ち、探索結果とする。但し、候補領域とテンプレートとの類似度の計算方法は上記例に限定されない。例えば類似度の計算に相互相関を用いたり、周波数領域での類似性を判定するなどの方法を用いることにより、照度変化の影響を軽減した、より安定したテンプレート照合を行うことができる。

更にテンプレート照合の精度を向上するため、テンプレート照合処理の開始時に、各水平画素番号毎に当該画素列において、最も連続する輝度値の差の大きな部分を求め、その画素位置の周辺に対してテンプレートマッチングを行うことが好ましい。これは、通常、原画像では電線部分に焦点が合っているため、電線と背景部分の境界付近が最も輝度の差が大きくなることが考えられるからである。このようにすることで、テンプレート照合処理の精度及び処理速度を向上することが可能となる。

次に、電線の移動位置推定（以下、電線の追尾ともいう）処理（Ｓ２０７）、電線の追尾成功・失敗処理を行い（Ｓ２０８）、原画像から各探索結果を少なくとも含む画像を切り出し、ｎ番目の対象画像として補助記憶装置５に記録し、次回の探索領域の配置のため、探索結果の中点２５の座標位置を記録する（Ｓ２１０）。そして、フレームカウンタｎに１を加算し（Ｓ２１１）、次フレームであるｎフレーム目の原画像について、Ｓ２０３以下の処理を繰り返す。

図３１に電線の移動位置推定処理（Ｓ２０７）を詳細化したフローチャートの一例を示す。移動位置推定処理では、先ず各探索結果の画面水平方向における座標位置を求め（Ｓ２０７−１）、各座標位置の変位の位相がそろっていれば（Ｓ２０７−２；Ｙｅｓ）、移動位置推定処理は終了し、電線の追尾成功・失敗処理（Ｓ２０８）へと移る。これに対し、各座標位置の変位の位相がそろっていなければ（Ｓ２０７−２：Ｎｏ）、直前のフレームでの各探索結果の座標位置との差（移動ベクトル）を求める（Ｓ２０７−３）。

変位の位相の判定（Ｓ２０７−２）について、以下に詳細に述べる。本実施形態では、探索の成否判定規準となる「探索結果の規則性」として、各探索結果の変位の位相が揃っているか否か、を判断するようにしている。ここでの位相は「位相幾何」で用いられるものを指す。例えば線分で表現される２つの図形の形状が同じであれば、当該２つの図形は位相が同じ、即ち位相が揃っている、と判断する。本実施形態の場合では、３つの探索結果を例えば左から順に第１、第２、第３の探索結果とすると、第１の探索結果と第２の探索結果とを結ぶ線分の傾きと、第２の探索結果と第３の探索結果とを結ぶ線分の傾きが、同じと見なせれば、位相が揃っていると判断する。各探索結果の変位の位相が揃っているか否かで、探索の成否が判定できる根拠を以下に説明する。即ち、電線は鉄塔部分を除いて他の物体に接触しておらず、物理法則に従って垂れた状態にある。したがって、電線は曲率の極めて小さい曲線形状であり、画面内という小さな範囲ではほぼ直線とみなして問題ない。そのため画面内での電線位置の変位は、ヘリコプターもしくはカメラの動きによる相対的なものである。ヘリコプターは電線に沿って一定速度で飛行を続けており、急激にその進行方向を変えることはない。また、カメラは回転せず上下左右方向のパン（カメラ位置をそのままにして、レンズを左右に動かすこと）のみを行っている。以上より、電線は時間変化とともに３つの探索領域内で垂直方向に移動し得るが、当該移動は３つの探索領域で揃っているのが通例である。

各探索結果の変位の位相が揃っているか否かを数値的に表現する一例を以下に示す。各探索結果の予め定めた点、例えば各探索結果における中心点の垂直方向の座標位置をそれぞれｙ_１ｉ，ｙ_２ｉ，ｙ_３ｉとする。尚、添字ｉ＝０，…，ｐフレームである。ここで、ｙ_１０，ｙ_２０，ｙ_３０を現在の原画像における座標位置とし、ｙ_１１，ｙ_２１，ｙ_３１を１フレーム前の原画像における座標位置とし、ｙ_１ｐ，ｙ_２ｐ，ｙ_３ｐをｐフレーム前の原画像における座標位置とする。そして、次式に基づいて、一定期間におけるｙ_１ｉとｙ_２ｉとの距離とｙ_２ｉとｙ_３ｉとの距離の差の平均dy12rateを計算し、当該平均dy12rateが予め定めた一定値以内であれば各探索結果の変位の位相が揃っていると判断し、当該一定値を超えた場合に各探索結果の変位の位相が揃っていないと判断する。

但し、各探索結果の変位の位相が揃っているか否かの判断は、上記計算に基づくものには必ずしも限定されない。例えば、より一般的な以下の計算方法を用いても良い。例えば、上述した垂直方向座標位置ｙ_１ｉ，ｙ_２ｉ，ｙ_３ｉを用いて、ｙ１＝（ｙ_１０，…，ｙ_１ｐ），ｙ２＝（ｙ_２０，…，ｙ_２ｐ），ｙ３＝（ｙ_３０，…，ｙ_３ｐ）を定義し、ｙ１，ｙ２，ｙ３の相互相関を計算する。ここで、cor12をｙ１とｙ２の相互相関ベクトルとし、cor23をｙ２とｙ３の相互相関ベクトルとし、cor31をｙ３とｙ１の相互相関ベクトルとする。各相互相関ベクトルcor12，cor23，cor31において、最大値がそれぞれｊ１，ｊ２，ｊ３番目の要素であったとする。これらｊ１，ｊ２，ｊ３が共に一定値以下である場合に、各探索結果の変位の位相が揃っていると判断し、当該一定値を超えた場合に各探索結果の変位の位相が揃っていないと判断する。尚、位相が完全に揃っている場合は、ｊ１，ｊ２，ｊ３は０となる。この計算方法の場合、より精度良く各探索結果の変位の位相が揃っているか否かを検出できる。但し、数式２に基づく方法と比較して計算時間がかかる。

ここで、原画像のすべてのフレームについて、電線追尾成功・失敗判定処理（Ｓ２０８）以下の処理を実行しても良いが、原画像には電線が含まれず、背景のみを撮影した画像や、鉄塔部分を撮影した画像が含まれる。これは、例えば撮影開始直後、撮影終了間際や撮影中に電線がフレームアウトした場合、鉄塔部分等の画像である。

このような場合に、従来の技術では、例えば撮影者が撮影した映像のうち電線が撮影されている時間について、映像のタイムコードをメモしておき、画像の異常検出処理プログラムでタイムコードを指定することにより、処理の対象とするか否かを設定していた。しかしながら、撮影者にとって、このような作業は負荷となっていた。このため、本発明の電線異常検出方法では、電線が撮影されていない画像フレームを原画像からタイムコード等の設定をすることなく自動的に省くフレーム除去処理を行うものである。

したがって、これらの電線を含まない画像については、予め以下の処理の対象から外しておくことが好ましい。本実施形態では、電線を含まない画像については、以降の処理を行わないフレーム除去処理を行っている。これにより、処理量を減らして処理全体の高速化を図ることができ、また、誤検出も未然に防ぐことができる。

フレーム除去処理について、図９（ａ）〜（ｅ）を用いて説明する。（ａ）は電線の追尾に成功している画像を示している。（ｂ）は、電線の検出を見失った画像を示している。電線を見失うと各探索子１８は、画像内で最も電線と考えられる画素位置に停止する。この際、３つの探索子１８ａ，１８ｂ，１８ｃが無秩序な位置にあるか否かで判断する。

本実施形態では、無秩序な位置を以下の２つの点から判断している。一つは、各探索子１８が直前のフレームからの画素位置の差分により判断している。電線が撮影されており電線の追尾に成功している状態であれば、各探索子１８が２フレーム間で移動する距離の差分は小さい。本実施形態では、各探索子の移動差分が予め設定した閾値以上である場合には、電線追尾に失敗、即ち電線が撮影されていないフレームであることを判断している。また、探索子１８ｂと探索子１８ａとの距離（移動ベクトル）と、探索子１８ｃと探索子１８ａとの距離（移動ベクトル）との差が一定以上である場合にも電線追尾に失敗、即ち電線が撮影されていないフレームであることを判断している。

尚、本実施形態では、上述の２つの判断基準のいずれかに該当することにより電線が撮影されていないフレームを電線異常検出処理の対象から除外することとしているが、判断方法はこれに限られるものではない。例えば、上述の２つの判断基準のうちいずれか一つを用いることとしても良い。また、例えば、探索子１８ａと探索子１８ｂを結ぶ直線と探索子１８ａと探索子１８ｃを結ぶ直線の交点が形成する角度を判断の基準としても良い。この場合、電線検出に成功している場合であれば、３つの探索子を結ぶ線は一直線上に並ぶ、または近似するので、探索子１８ａと１８ｂを結ぶ直線と探索子１８ａと１８ｃを結ぶ直線の交点が形成する角度θは小さい。しかしながら、例えば図９（ｃ）及び（ｄ）に示すように電線を見失って、無秩序な位置を電線位置として検出している場合は探索子１８ａと１８ｂを結ぶ直線と探索子１８ａと１８ｃを結ぶ直線の交点が形成する角度θは大きくなる。そこで、この角度θが一定以上である場合に、電線追尾に失敗、即ち電線が撮影されていないフレームであることを判断しても良い。

図９（ｅ）に示すように再び電線の追尾に成功した場合は、成功したフレーム以降については、以降の電線追尾成功・失敗判定処理（Ｓ２０８）を実行するものである。尚、本実施形態では、除去されたフレーム画像についても異常検出画像とは別途、除去画像として補助記憶装置５に記録することとしてもよい。この場合、検査員が除去画像のチェックを行うことも有効である。

以上のフレーム除去処理（Ｓ２０７−４〜Ｓ２０７−７）を図３１のフローチャートを用いて説明する。フレーム除去処理は、先ず、全ての探索子のうち直前のフレームと比較して、垂直方向に予め定めた一定画素以上動いたものがひとつでも存在するかどうかを判定し（Ｓ２０７−４）、存在していれば（Ｓ２０７−４：Ｙｅｓ）、電線はないものと判定し（Ｓ２０７−６）、当該フレームでは、以降の処理を行わず、フレームカウンタに１を加え、Ｓ２０３へ戻る（Ｓ２０７−７）。尚、本実施形態では、５０画素以上位置が動いたものを電線が撮影されていない画像と判定することとしているが、これに限られるものではない。

大きく動いた探索子が存在しない場合（Ｓ２０７−４：Ｎｏ）は、次に、探索子の移動ベクトルの比較を行う（Ｓ２０７−５）。本実施形態では、例えば、数式３により判定する。
＜数３＞
｜（探索子１８ｂの移動ベクトル−探索子１８ａの移動ベクトル）−（探索子１８ｃの移動ベクトル−探索子１８ａの移動ベクトル）｜＞１０

数式３を満たせば（Ｓ２０７−５：Ｙｅｓ）、３つの探索子は離れた位置に存在することになるので、電線が撮影されていない画像と判定（Ｓ２０７−６）し、当該フレームでは、以降の処理を行わず、フレームカウンタに１を加えＳ２０３へ戻る（Ｓ２０７−７）。尚、上記判定基準及び判断の基準となる画素数は一例であり、これに限られるものではない。

次に、電線追尾成功・失敗判定処理（Ｓ２０８）について説明する。特許文献１の技術においては、各探索結果の変位の位相が揃っていない場合や、類似度が定めた基準を満たさない場合は、新たにテンプレートの追加処理を行っていたが、テンプレートの追加処理は、検査員が実際にマウス等のポインティングデバイスを用いてユーザインターフェース画面上の当該原画像中の電線部分を指定する必要があり、当該フレームで処理が一旦停止してしまっていた。これに対し、本発明では、テンプレートの更新処理を検査員の介在をなくして、テンプレートを一定のフレームごとに自動で更新することとしている。これにより、最初に電線の位置を指定すれば、それ以降テンプレートの再登録などの検査員の介在する処理を行わずに電線異常検出処理を行うことができるようにしている。

本実施形態においては、電線追尾に成功した場合に限り、一定のフレーム数ごとに新たに電線のテンプレートパターンを登録することとしている。例えば、１００フレームごとに新たにテンプレートパターンを更新するようにしている。テンプレートパターンは、予め登録しておく初期登録テンプレートと一定のフレームごとに更新用テンプレートの２種類を用いることとしている。尚、テンプレートパターンの登録数は、主記憶装置の容量の制約はあるため２種類としているがこれに限られるものではなく、３種類以上用いるようにしても良い。

本実施形態における電線の追尾成功・失敗判定処理（Ｓ２０８）では、直前のフレームの画像と比較して、電線の傾きが予め設定した閾値以上であれば電線の追尾に失敗したものと判断している。尚、閾値は任意に設定すればよく、上述の例には限られない。尚、電線の傾きは、画像内の電線の始点・終点を求め、当該始点・終点の座標位置から、電線の傾きを計算している。

さらに、本実施形態では、傾きが閾値を超えて電線の追尾に失敗したものと判断した場合に、探索領域を拡げて再度、テンプレート照合処理（Ｓ２０６）へ戻り電線を探索することとしている。例えば、図１０（ａ）〜（ｃ）に徐々に探索領域を拡げていく図の一例を示す。尚、符号１３ａは現在のフレームでの電線、１３ｂは直前のフレームでの電線位置を示す。例えば、初期の探索領域を、電線の直径の３倍とし、３倍の探索領域内での探索結果が直前のフレームの画像と比較して、電線の傾きがｔａｎθが０．１以上であれば、探索領域を電線の直径の７倍に拡げて再度テンプレート照合処理（Ｓ２０６）へ戻り電線を探索することとしている。さらに、７倍の探索領域内でも探索結果が直前のフレームの画像と比較して、電線の傾きがｔａｎθが０．１以上であれば、探索領域を電線の直径の１５倍（通常の撮影画像の上下方向の全範囲）に拡げて再度テンプレート照合処理（Ｓ２０６）へ戻り電線を探索することとしている。即ち、３倍、７倍、１５倍と３段階に探索領域を拡げて電線の探索を行っている。尚、探索領域をどの程度拡げるか、探索領域を何回拡げるかは任意に設定することができるものであり、上述の例に限られるものではない。また、電線の直径に対して閾値を設定するだけでなく、他の値を基準として閾値を設定するようにしても良い。例えば、画素数を閾値として１０画素、２０画素といったように画素に閾値を設定するようにしても良い。

尚、本実施形態において探索領域を複数回に分けて徐々に拡げる理由は、データ処理範囲を限定して、より迅速な処理を行うためである。例えば、はじめから１５倍の閾値を設定した場合は、電線の位置があまり移動していない場合であっても、１５倍の範囲のデータ処理を行うこととなるので、処理の無駄が多くなる。このため、徐々に探索領域を拡げていき、見つからなかった場合に限り、探索領域を拡げることとしている。これにより、無駄なデータ処理を除き迅速な処理を行うことを可能としている。尚、探索領域を拡げる回数は、最低１回あれば良く、必ずしも２回行う必要もない、また、３回以上行うようにしても良い。

しかしながら、画面の上下方向全体に探索領域を拡げた場合であっても、電線の探索ができない場合がある。電線自体が画像内に撮影されていない場合は当然そのようになるが、電線が撮影されている場合でも、電線の追尾に失敗する可能性があることがわかっている。これは太陽光や雲とヘリコプターの位置などの撮影環境によって生じる電線の明るさの変化が原因である。また、ビデオカメラによる撮影は、電線を上空からヘリコプターで撮影するものであるので、背景画像は当然に、地上の背景となる。この場合に、例えば、電線と色情報値が近傍する背景（例えば、家屋、工場等）を撮影した場合などに、電線の検出に失敗する場合がある。即ち、撮影画像上の電線の陰影等が原因で誤検出をしてしまう場合がある。

そこで、本実施形態においては、上述したように、予め撮影画像中の電線のテンプレートパターンを主記憶装置に記憶しておくことにより、日照の変化等の撮影環境に関わらず電線の異常検出処理を行うことができるようにしている。探索領域を拡大しても電線の探索に失敗した場合は、直前のフレームの画像から予め登録しておいた電線のテンプレートパターンを参照するよう変更し、電線の探索を行うようにしている。

本実施形態においては、電線のテンプレートパターンを、上述したように予め処理開始時に入力しておき、さらに本処理中に任意に指定した一定の時間間隔でテンプレートパターンを記憶して、更新していくこととしている。具体的には、上記の探索領域を拡げて探索を行っても電線の探索に失敗した場合に、参照する電線のテンプレートパターンを変えたうえで、再度、通常の探索領域を探索するようにしている。さらに、参照する電線のテンプレートパターンを変えて探索を行っても、電線の探索に失敗した場合には、さらに探索領域を拡げて電線の探索を行うこととしている。尚、電線のテンプレートパターンの更新は、任意の時間間隔で行えば良い。また、複数の電線のテンプレートパターンを記憶しておいて、電線の検出ができるまで、参照する電線のテンプレートパターンを変更しながら処理を続けるようにしても良い。

実験の結果より、探索領域を拡大して電線の傾きを判定する処理と、参照する電線のテンプレートパターンを変えて、再度、探索領域を拡げて電線の傾きを判定する処理を行うことにより、ほとんどすべての画像について電線の検出が成功することがわかっている。本実施形態においては、まず探索領域を３段階に変更しながら、電線の検出を行い、その場合でも電線の検出を行うことができない場合においては、参照する電線のテンプレートパターンを変更して、再度、探索領域を３段階に変更しながら、電線の検出を行っている。探索領域を拡大する処理、参照する電線のテンプレートパターンを変更する処理を何段階で行うかは、任意に設定することができるものであり、上記の例に限られるものではない。また、二つの処理をどのような順番で行うかについても上述の例に限られるものではない。

実験の結果、上述した電線の追尾成功・失敗判定処理により電線の追尾に失敗することはほとんどなかったが、背景の影響などにより、わずかな確率で失敗する場合も起こりうる。このため、本実施形態においては、上述の電線の追尾成功・失敗判定処理をおこなっても電線の探索に失敗した場合は、そのフレームの画像を静止画として記録、次のフレームへ処理へ移るようにしている。このようにすることにより、電線の検出に失敗した場合であっても処理を停止することがないこととしている。これにより、検査員は最初に電線の位置を指定するだけで、それ以降、処理終了まで介在することなく、処理を行うことができることが可能となり、迅速な処理を行うことが可能となった。

以上の電線の追尾成功・失敗判定処理（Ｓ２０８）を図３２のフローチャートを用いて説明する。電線の傾きが予め設定した閾値以上（例えば、ｔａｎθ＝０．１）であれば（Ｓ２０８−１；Ｙｅｓ）、探索領域を電線の直径の３倍から７倍に拡大したうえで（Ｓ２０８−２）、再度テンプレート照合処理、電線の移動位置推定処理を行う（Ｓ２０６〜Ｓ２０７）。尚、探索領域を拡大する回数は、特に限られるものではないが、ここでは、探索領域を２回拡大するものとする。探索領域を拡大しても、再度電線の傾きが予め設定した閾値以上であれば（Ｓ２０８−３；Ｙｅｓ）、探索領域を電線の直径の７倍から１５倍に拡大し（Ｓ２０８−４）、再度テンプレート照合処理、電線の移動位置推定処理を行う（Ｓ２０６〜Ｓ２０７）。再度探索領域を拡大しても、電線の傾きが予め設定した閾値以上であれば（Ｓ２０８−５；Ｙｅｓ）、参照する電線のテンプレートパターンを変更したうえで、再度テンプレート照合処理、電線の移動位置推定処理を行い（Ｓ２０６〜Ｓ２０７）、電線の追尾成功・失敗判定処理を終了する。また、いずれかの時点で電線の傾きが予め設定した閾値未満となれば（Ｓ２０８−１、Ｓ２０８−３、Ｓ２０８−５；Ｎｏ）、電線の追尾に成功したものとして、電線の追尾成功・失敗判定処理を終了する。以上で、電線の追尾成功・失敗判定処理を終了する。

すべての原画像についての処理を終えると（Ｓ２０３；Ｎｏ）、電線検出処理（Ｓ２００）を終了し、電線異常検出処理を行なう（Ｓ３００）。電線異常検出処理（Ｓ３００）では、図３３に示すように、電線の実際の輪郭線を構成するエッジ画素を検出する処理（Ｓ３０６）と、検出されたエッジ画素を用いて電線が健全である場合の理想輪郭線を求める処理（Ｓ３０７）と、エッジ画素と理想輪郭線との情報に基いて電線の形状の異常を検出する処理（Ｓ３０８）と、理想輪郭線に囲まれる領域の輝度値に基いて電線の色の異常を検出する処理（Ｓ３０９）とを行なうようにしている。

原画像から切り出され、記憶された対象画像に対して、電線の実際の輪郭線を構成するエッジ画素を検出する。原画像から電線部分を切り出した対象画像の中で、エッジすなわち輪郭情報がはっきりと現れるものは電線のみであり、エッジ画素を検出することで、電線の領域を正確に抽出することができる。

例えば図１１に示すような画像に対し、図中の矢印で示すように、画面垂直方向の一方向、例えば図中の上方に向かう方向に、隣接する２画素間の輝度値の差分値を求め、当該差分値と垂直方向の座標位置との関係を表したものを図１２に示す。図１２に現れている差分値０から突出した点、換言すれば差分値が画面垂直方向の両隣にある双方の差分値のよりも大きいか又は小さい点（以下、ピークとも呼ぶ。）のうち、絶対値の大きなものが電線部分を示している。従って、電線部分を示すピークの両端を検出できれば、電線領域を正確に抽出できる。

ここで、差分値の絶対値が閾値を超えるピークを探し、当該ピークを構成する画素をエッジ画素と判断する方法もあるが、この場合、太陽の方向や天候などによって適切な閾値が変動するため、一定の閾値の下では正確なエッジ検出が行なえない。また、従来技術では、背景に電線と似た輝度パターンがあると電線部分を正確に捉えることができないという問題が存在した。

そこで、本発明の電線異常検出方法では、電線の合焦点性を利用した輪郭線検出の行い、従来方法に比してエッジ検出の高精度化を図っている。エッジ検出の高精度化は、形状の異常検出や色の異常検出を高精度化する上で不可欠となる。輪郭が正確に計算できなければ電線の形状を正確に求められないからである。尚、ここで電線の合焦点性とは、電線に焦点が合っていれば、電線部分は、はっきり映るので様々な輝度値を含んでいるのに対し、背景部分はぼやけているので一様な輝度値となることをいう。尚、電線の輪郭線をたとえ１〜２画素であっても判断を誤ることは、合計輝度値等に影響を及ぼすため、エッジ検出の高精度化は不可欠である。

本実施形態では、先ずテンプレート照合処理（Ｓ２０６）をしておおまかな電線の位置を求め、おおまかな電線の位置を中心にして上下方向に電線のエッジを探索している。図１２を拡大した図１３を用いてこの原理を説明する。

図１３の中で差分値の絶対値が最大となる点Ｐ１を探す。さらに、この最大点Ｐ１を中心として、それぞれ最も外側にあるピークＰ２を探すものである。

本実施形態では、Ｐ１を基準として電線の外側から順に電線のピークＰ２を探す。例えば対象画像における下側に位置するＰ２であれば、Ｐ１の垂直画素番号から予め設定した電線の直径の半分分の画素数（例えば２０画素）を引き、さらに予め設定した画素数（例えば１０画素）を引いた画素位置から探索を開始する。当該探索は、そこからＰ１の方向に向かって順にピークＰ２の候補画素２６を探索する。候補画素か否かは、差分値の絶対値が予め設定された閾値（例えば５）以上であるかどうかにより判断する。

ピークＰ２の候補画素２６を探索したら、数式４に示すように候補画素２６と候補画素２６を中心とした一定の画素領域２７との輝度値の差分の分散を求め、分散が大きく異なるものであったら、当該候補画素をピークＰ２と判断している（図１４参照）。同様に対象画像における上側に位置するＰ２の探索をする。
尚、ｖ（ｉ，ｊ）は、当該画素位置での輝度値を示す。

これは、上述の合焦点性、即ち、電線に焦点が合っていれば、電線部分は、はっきり映るので様々な輝度値を含んでいるのに対し、背景部分はぼやけているので一様な輝度値となることを利用したものである。尚、本実施形態では、画素領域２７を３×３の９画素とし、分散の差分閾値をσ^２＝９．０としているがこれに限られるものではない。

このようにして得られる、ピークＰ２を構成する２つの画素をエッジ画素とする。当該２つのエッジ画素の一方を第１エッジ画素と呼び、他方を第２エッジ画素と呼ぶ。本実施形態では、対象画像における上側に位置するエッジ画素を第１エッジ画素とし、下側に位置するエッジ画素を第２エッジ画素としている。以上の処理を対象画像の水平方向画素列のすべてについて行なう。

次に、上述の処理で検出されたエッジ画素に基づいて、電線が健全である場合の理想輪郭線を求める処理を行なう。例えば図３６のフローチャートに示すように、第１エッジ画素群および第２エッジ画素群から予め定めた基準を満足しない低信頼性画素を除き、残りの第１エッジ画素群および第２エッジ画素群をそれぞれ直線で近似して、２本の理想輪郭線を求めるようにする（Ｓ３０７−１〜Ｓ３０７−３）。

例えば本実施形態では、第１エッジ画素群および第２エッジ画素群についてそれぞれ以下の処理を行なうことにより、直線性を大きく損ねている低信頼性画素を除くようにしている。即ち、図３７に示すように、エッジ画素をそれぞれ着目画素とし、着目画素を中心として画面水平方向に予め定めた範囲、例えば±１５画素にあるエッジ画素の画面垂直方向の座標位置の平均を求める（Ｓ３０７−１−３，Ｓ３０７−１−５）。そして、垂直方向の座標位置が当該平均から大きく外れるエッジ画素、即ち垂直方向の座標位置と当該平均との差の絶対値が予め定めた閾値以上となるエッジ画素を低信頼性画素として除くようにする（Ｓ３０７−１−４，Ｓ３０７−１−６）。

また、対となる第１エッジ画素と第２エッジ画素の間隔が極端に狭い又は広いエッジ画素、換言すれば、水平方向の座標位置が同じである第１エッジ画素と第２エッジ画素との垂直方向の座標位置の差が予め定めた上限値以上または下限値以下となるエッジ画素を、低信頼性画素として除くようにする（Ｓ３０７−１−７，Ｓ３０７−１−８）。

低信頼性画素を除いたエッジ画素群に直線を当てはめる方法として、例えば本実施形態では最小自乗法を用いる。但し、直線近似の方法はこの例に限定されるものではない。低信頼性画素を除いた第１エッジ画素群および第２エッジ画素群に基づいて求められた直線を、それぞれ第１理想輪郭線および第２理想輪郭線と呼ぶ。

上記理想輪郭線を利用する形状異常検出処理（図３３のＳ３０８）では、理想輪郭線から画面垂直方向に予め定めた距離を超えて離れたエッジ画素が、画面水平方向に予め定めた数だけ連続した場合に、素線切れなどにより電線の形状に異常が生じている可能性があると判断するようにしている。例えば、理想輪郭線から１０画素以上離れたエッジ画素が２０画素の長さにわたって現れた場合に、素線切れなどの電線異常の可能性があると判断するようにしている。これは、電線の一部が切れて外側に跳ねてしまっている場合、理想輪郭線からある程度離れたところに、エッジ画素がある程度まとまって存在するようになることを利用している。

図１５に素線切れを起こしている電線が撮影された画像を示す。図１５の画像に対し、上記のエッジ検出処理を行なった結果を図１６に示す。また、図１６に示すエッジ画素の中から上記の理想輪郭線推定処理によって低信頼性画素を特定し、当該低信頼性画素を除いた残りのエッジ画素に基づいて理想輪郭線を求めた結果を図１７に示す。そして、図１６のエッジ画素と図１７の理想輪郭線とを重ねて表示した結果を図１８に示す。尚、図中の符号４０は第１エッジ画素を示し、符号４１は第２エッジ画素を示し、符号４２は第１理想輪郭線を示し、符号４３は第２理想輪郭線を示す。図１８には、理想輪郭線から１０画素以上離れたエッジ画素が２０画素以上連続して現れる様子が示されており、上記の形状異常検出処理によって素線切れを起こしている電線を正確に検出できることが確認できる。

また、色異常検出処理（図３３のＳ３０９）では、第１および第２理想輪郭線に挟まれる各画面垂直方向の画素列の輝度値から当該垂直方向における代表値を求め、色情報の閾値から外れる代表値が画面水平方向に予め定めた数だけ連続した場合に、素線切れやアーク痕もしくは傷などにより電線の色に異常が生じている可能性があると判断するようにしている。本実施形態では、各フレーム画像毎に、第１および第２理想輪郭線に挟まれる各垂直方向の画素列の輝度値の平均値を求め、この平均値を代表値としている。電線の輝度値及びその平均値である代表値を図１９を用いて説明する。

フレーム画像の左下を原点とし、垂直方向の座標を垂直画素番号、水平方向を水平画素番号とする（図１９（ａ）参照）。ある水平画素番号(Xi)上に存在する垂直方向の電線の輝度値の平均を水平画素番号Xiにおける代表値Br(Xi)とし、数式５で表す（図１９（ｂ）参照）。

更に、同一のフレーム画像中に存在する電線の左端から右端までの代表値Br(Xi)の平均をμとし、その分散をσ^２とする。尚、μ、σは数式６及び数式７に示すように求められる。尚、Mはフレーム画像の水平方向の画素数である。

但し、代表値の求め方は、この例に限定されず、第１および第２理想輪郭線に挟まれる各垂直方向の画素列の輝度値の最頻値を当該垂直方向における代表値としても良い。

また、本実施形態では、上記の代表値と比較する色情報の閾値を、各対象画像ごとに算出するようにしている。例えば数式８に示すように、ある対象画像について求めた代表値の標準偏差にαを乗じた値を、当該対象画像について求めた代表値の平均値に加算し、その値を当該対象画像における上限の閾値とし、代表値の標準偏差にαを乗じた値を代表値の平均値から減算した値を下限の閾値とする。尚、αは任意の係数である。

＜数８＞
閾値＝代表値の平均値（μ）±係数（α）×代表値の標準偏差（σ）

そして、例えば上限の閾値以上となる代表値が水平方向に２０画素以上連続した場合、または下限の閾値以下となる代表値が水平方向に２０画素以上連続した場合に、素線切れやアーク痕などの電線異常の可能性があると判断するようにしている。これは、電線にアーク痕や傷などがある場合、当該異常箇所は電線の正常箇所よりも黒っぽくなる若しくは白っぽくなることを利用している。

更に、本発明の電線異常検出方法は、数式８に示した下限の閾値よりも低い輝度値に第二の下限閾値（本実施形態においては、難着雪リング閾値という）を設定し、難着雪リングが装着された電線についても誤検出を行うことなく電線異常検出処理を行うことを可能としている。

以下に、難着雪リングの検出について詳細に説明する。雪害対策として多くの電線には、難着雪リングが装着されている。尚、難着雪リングとは、電線に適当な間隔で装着され、電線上に積もった雪を、効率的に落下させるための器具である。例えば、降雪地方等においては、難着雪リングは数十cm間隔で適当に取り付けられている。

難着雪リングは、本来異常として検出すべきではないが、従来手法では難着雪リングを異常として検出してしまっていた。難着雪リングを異常として検出してしまうと、かなりの数の異常検出を行ってしまうこととなり、結果として、異常検出画像の増大を招き、作業員の目視によるチェックの負担が増大し、処理の迅速化を図ることができなかった。

このため難着雪リングが装着されている電線に対しても、難着雪リングは異常検出せず、アーク痕等については、異常検出する異常検出方法が必要となる

図２０（ａ）に難着雪リングが撮影されたフレーム画像と、図２０（ｂ）に横軸に当該画像における水平画素番号、縦軸に輝度値をプロットしたグラフを示す。また、図２１（ａ）にアーク痕が撮影されたフレーム画像と、図２１（ｂ）に横軸に当該画像における水平画素番号、縦軸に輝度値をプロットしたグラフを示す。

図２０（ｂ）及び図２１（ｂ）が示すように、難着雪リング、アーク痕（溶痕）のいずれが存在する場合も、水平画素番号の輝度値が低くなる。したがって、輝度値に対して下限閾値を設定し、輝度値の低い箇所を異常箇所として検出するようにすると、アーク痕の検出は可能であるが、難着雪リングについても異常箇所として検出されるという問題が生じる。ここで、難着雪リングは電線にて適当な間隔で大量に装着されているので、これを損傷と検出してしまうと、目視によるチェックを要する異常検出画像の増大を招くこととなる。

しかし、難着雪リングは、アーク痕と異なり電線表面上の垂直方向全体に存在するものであるので、難着雪リングを示す箇所の水平画素番号の輝度値（符号２８で示す）は、アーク痕が存在する場合の輝度値（符号２９で示す）に比べて更に低くなることを新たに知見した。これは、難着雪リングが装着されている箇所は、電線の垂直方向全体に黒っぽく映るので、輝度値が低い値となることによる。

そこで、本実施形態では、アーク痕を検出するために輝度値に設定される下限閾値に加えて、さらに難着雪リングを検出するための閾値（難着雪リング閾値）を下限閾値より低い値に設定している。即ち、下限閾値以下の部分は、原則としてアーク痕と判断され、異常箇所として検出されるが、難着雪リング閾値以下である部分については、難着雪リングと判定し、当該位置は異常部分でないとの判定をしている。

本実施形態では、例えば、下限閾値をμ−１σ（α＝１）、難着雪リング閾値をμ−３σ（α＝３）としているが、これに限られるものではなく、閾値の設定は撮影環境に応じて最適な値とすればよい。

更に図２０（ｂ）のグラフを拡大したグラフを図２２に示す。図２２から明らかなように難着雪リングが検出される場合、即ち、輝度値が難着雪リング閾値を下回る場合は、下限閾値以下であって難着雪リング閾値以上の輝度値を示す一定の水平画素位置の範囲（矩形３０で示す）が存在する。これは、難着雪リング部分と通常の電線部分の境界付近では、電線の画素値が通常部分よりは低くなるが、難着雪リング閾値までは超えない部分が存在することによるものである。これは、画像に映された電線は、画面水平方向に常に水平に撮影されるものではなく、種々の傾きを有していることによる。したがって、当該矩形部分３０については、異常検出を行わないことが好ましい。これにより、電線異常検出精度の更なる向上を図ることができ、異常検出画像を減らすことが可能となる。

このため、本実施形態では、難着雪リング閾値を下回った水平画素位置の前後の一定の画素数については、下限閾値を下回っていてもアーク痕、即ち異常箇所とは判断しないこととしている。尚、本実施形態では、１径間分について実験を行った結果、矩形部分３０の水平方向の画素は、すべて２０画素以内であったため、前後２０画素については、難着雪リングであると判断し、アーク痕とは見なさないものとしている。しかしながら、上記値は一例であって、これに限られるものではなく、任意に設定することが可能である。例えば水平方向の幅の大きい難着雪リングが存在する場合には、閾値を大きめに設定することにより対応することが可能となる。

また、矩形部分３０を異常箇所と判定しないためには、難着雪リング閾値を下回った水平画素位置と正常箇所を示す水平画素位置との間に矩形部分３０が連続して存在する場合、即ち、水平画素方向に順に走査していった場合に、下限閾値を下回ってから正常箇所を示す位置に戻ることなく、難着雪リング閾値を下回った場合については、その間の異常箇所（下限閾値以下であって第二の下限閾値以上の箇所）を異常箇所として検出しないようにしても良い。

尚、難着雪リングの他にも、電線に取り付けられる器具としてねじれ防止ダンパや、スリーブ等が存在する。これらは、難着雪リングに近い形状であれば、本発明の異常検出方法により判別が可能である。しかしながら、形状は様々であるので全てを損傷との判別を行うのは困難である。しかし、これらは取り付け数が難着雪リングに比べて非常に少なく１径間当たり１０個未満である。したがって、これらについては、誤検出を防止するため目視による確認を行っても良い。

例えばスリーブが存在すると、図２３（ａ）に示すように、スリーブの輪郭線と電線の輪郭線の識別を行うことは困難であり、電線の輪郭線の検出に失敗する場合がある。この場合、電線の輪郭線は、図２３（ａ）に示すように、平行にはならず、２つの直線には傾きの差が生じる。本実施形態では、上側と下側のそれぞれの輪郭線の傾きの差が予め定めた一定の閾値を超える場合には、異常箇所として検出するようにしている。尚、図２３（ａ）中の符号３１で示す箇所には、上下の輪郭線の傾きの差（tanθ）が表示される。また、図２３（ｂ）に示すようにねじれ防止ダンパであっても同様に処理をしている。尚、図２４中の符号３２で示す部分には、電線の輪郭線の検出に失敗した旨の「Failure」が表示されている。

尚、本実施形態では、スリープやダンパが撮影された画像についての、上側と下側のそれぞれの輪郭線の傾きの差が０．０４４以上であったので、閾値を０．０４４と設定したがこれに限られるものではなく、ダンパの形状等により適宜最適な値を選択すればよい。

電線検査においては、わずかな異常であっても看過することは許されないため、閾値は微細な異常を検出可能なように検出感度を厳しく、即ち、数式８における係数αを小さく設定することが想定される。しかしながら、閾値を狭く設定することにより、異常箇所の検出については高精度化を図ることが可能となるが、逆に正常箇所を異常として検出する場合が起こりうる。これは、同じ１本の映像中であっても、日照条件、ヘリコプターの影の位置等の撮影環境の変化が原因により起こりうることが考えられる。

閾値と検出可能な損傷の対応の一例を図２４（ａ）（ｂ）に示す。図２４はいずれも素線切れの例である。図２４（ａ）に示す損傷３３を検出するためのαは2.2であり、図２４（ｂ）に示す損傷３４を検出するためのαは0.9である。（Ａ）の損傷は目視でも容易に損傷がわかり早急な補修が必要なことがわかるが、（ｂ）の損傷は目視で発見することは困難であり、早期の補修の必要性は不明である。従来の電線異常検出方法では，αを固定値とするため、例えば、α＝０．９であれば、（ａ）の損傷検出に対しては2倍以上の検出感度であり、過剰な検出感度であるため、健全なものまで損傷と判断してしまう可能性がある。

そこで、閾値を予め複数設定しておき、異常検出状況に応じて、誤検出を生じないよう動的に閾値を変更することが好ましい。以下に、本実施形態における動的な閾値設定処理について詳細に説明する。

図２５に、上限閾値と下限閾値を静的に設定した場合に、異常部分ではない箇所を異常と判定したフレーム画像についての横軸に水平画素番号と、縦軸に輝度値をプロットしたグラフを示す。上限閾値を超える符号３５で示す箇所は、正常部分であったが、異常判定したものである。尚、符号３６で示す部分はアーク痕であった。尚、閾値αを１．４に設定している。

この場合、符号３５で示す箇所を異常判定してしまうと、大量の誤検出に繋がり、異常検出画像の増大に繋がる。したがって、このような誤判定を起こさないよう閾値を設定する必要がある。

しかし、単純に係数αの値を大きくするだけでは、逆に、微細な異常箇所を異常検出できず見落とす場合が生じうる。ここで、図２５のような、異常箇所の誤検出をした場合の波形には、一定の周期的変化があることを知見し、当該知見に基づいて、動的に閾値を設定している。例えば異常検出箇所が複数箇所以上あって、異常検出箇所の出現間隔が一定の水平画素間隔の範囲に収まっている場合には、周期的変化ありと判断し、当該周期的変化に対応して閾値を変更することにより、異常検出精度の向上に成功している。

図２６はアーク痕がある電線が撮影された画像を示す。図２６の画像に対し、上記の色異常検出処理を行なった結果を図２７に示す。尚、図中の符号４４は各水平画素番号における代表値を示し、符号４５は下限の閾値を示す。図２７には、下限の閾値以下となる代表値が２０画素以上連続して現れる様子が示されており、上記の色異常検出処理によってアーク痕がある電線を正確に検出できることが確認できる。

また、本発明の電線異常検出処理により、アーク痕以外の損傷である「笑い」「キンク」と呼ばれる異常箇所の検出も正確に行うことができる（実施例参照）。

また、色異常検出処理において、第１エッジ画素および第２エッジ画素に挟まれる各画面垂直方向の画素列の輝度値の平均値を、当該垂直方向における輝度値とすることも考えられる。但し、この場合、電線の一部が外に跳ねている素線切れがある場合は、電線でない部分の輝度値、例えば背景の輝度値も平均値の計算に含まれてしまい、正確な色異常検出が行なえない。本実施形態のように、第１および第２理想輪郭線に挟まれる領域で輝度値の平均を求めて代表値とすることにより、電線でない部分の輝度値が平均値の計算に含まれることを防ぎ、正確な色異常検出を行なうことができる利点が得られる。

ここで、本実施形態の対象画像は空撮映像より得られるものであり、電線の異常箇所は数フレームに渡って現れる。そこで、本実施形態では、電線に異常が生じている可能性があると判断された対象画像が予め定めた数、例えば２フレーム以上連続した場合に、電線に異常が生じていると判断するようにしている。これにより、より信頼性の高い電線異常検出を行なえる。ただし、ヘリコプターの飛行速度が遅い場合等には、さらに多くの連続フレームに異常箇所が現れるので、より多くのフレーム数以上連続した場合に、電線に異常が生じていると判断するようにしても良い。

電線異常検出処理を終了すると、ログに記録された異常画像の出力処理（Ｓ４００）を行うものとしている。本実施形態においては、対象画像が切り出せなかった原画像や、異常検出した画像の連続する画像を、動画像ファイル（例えば、aviファイル、mpeg2ファイル等）に変換し、出力装置１４上で再生可能なものとしている。これを異常検出画像とし、検査員は動画像の状態のまま確認できるので、目視による確認をより容易なものとしている。検査員は出力装置３に表示された動画像を見て、問題の有無を目視により判定できる。例えば、本実施形態の色異常検出処理では、電線にしみ等がある場合にも異常ありと判断する可能性があるが、単なるしみであるかアーク痕であるかの判断は、最終的に検査員が行なうようにしても良い。尚、動画像に限らず、静止画像として記録しても良い。例えば、静止画像をアルバム状に整理して表示するようにしても良い。また、動画像と静止画像の両方を記録して、両方の画像を用いて検査員が確認作業をするようにしてもよい。

以下、本発明の電線異常検出プログラムが実行する電線異常検出処理（Ｓ３００）の一例を図３３〜図４３のフローチャートに沿って説明する。図３３に電線異常検出処理（Ｓ３００）を詳細化したフローチャートを示す。この処理では、画像カウンタｋに１をセットし（Ｓ３０１）、形状異常カウンタｚに０をセットし（Ｓ３０２）、色異常カウンタｑに０をセットする（Ｓ３０３）。そして、ｋ番目の対象画像が存在する場合は（Ｓ３０４；Ｙｅｓ）、当該対象画像を読み込み（Ｓ３０５）、読み込んだ対象画像について、エッジ検出処理（Ｓ３０６）、理想輪郭線推定処理（Ｓ３０７）、形状異常検出処理（Ｓ３０８）、色異常検出処理（Ｓ３０９）を行なう。これらの処理の終了後、画像カウンタｋに１を加算し、次フレームにあたるｋ番目の対象画像について、Ｓ３０４以下の処理を繰り返す。すべての対象画像について以上の処理を行なうと（Ｓ３０４；Ｎｏ）、電線異常検出処理を終了する。

図３４にエッジ検出処理を詳細化したフローチャートを示す。この処理では、画面水平方向の画素番号ｉに１をセットする（Ｓ３０６−１）。そして、水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えていないか判断する（Ｓ３０６−２）。水平画素番号ｉがi_max以下であれば（Ｓ３０６−２；Ｙｅｓ）、画面垂直方向の画素番号ｊに１をセットする（Ｓ３０６−３）。そして、垂直画素番号ｊの値が、対象画像の垂直方向画素数j_maxから１を減算した値を超えていないか判断する（Ｓ３０６−４）。垂直画素番号ｊがj_max−１以下であれば（Ｓ３０６−４；Ｙｅｓ）、座標（ｉ，ｊ）にある画素の輝度値と座標（ｉ，ｊ＋１）にある画素の輝度値との差を求め、差分値（ｊ）として記録する（Ｓ３０６−５）。そして、垂直画素番号ｊに１を加算し（Ｓ３０６−６）、Ｓ３０６−４以下の処理を繰り返す。垂直画素番号ｊの値が、j_max−１を超えると（Ｓ３０６−４；Ｎｏ）、水平画素番号ｉにおける垂直方向画素列の隣接する２画素間の輝度値の差分値はすべて求められたこととなり、次にエッジ画素の検索処理を行なう（Ｓ３０６−７）。

図３５にエッジ画素の検索処理を詳細化したフローチャートを示す。当該処理では、記録された差分値の中から絶対値が最大となる差分値（ｊ_Ｐ１）を求め、差分値（ｊ_Ｐ１）に対応する垂直画素番号ｊ_Ｐ１を求める（Ｓ３０６−７−１）。

対象画像における下側に位置するＰ２を探索する（Ｓ３０６−７−２〜１０）。始めにｊ_Ｐ１から電線の直径の半分として例えば２０画素、さらに１０画素引いた値をｊとする（Ｓ３０６−７−２）。そして、垂直画素番号ｊに対応する差分値（ｊ）が候補画素となりうるか否かを判断する。例えば｜差分値（ｊ）｜＞５であるかどうかを判断する（Ｓ３０６−７−３）。当該垂直画素番号ｊが候補画素となりうる場合（Ｓ３０６−７−３：Ｙｅｓ）は、数式４により候補画素ｊの輝度値とｊを中心とする３×３の画素領域の輝度値の差分の分散（σ^２）を求める（Ｓ３０６−７−４）。σが３．０以上（Ｓ３０６−７−５：Ｙｅｓ）であれば、当該垂直画素番号ｊをエッジＰ２とする（Ｓ３０６−７−１０）。一方、｜差分値（ｊ）｜＞５でない場合（Ｓ３０６−７−３：Ｎｏ）及びσが３．０未満の場合（Ｓ３０６−７−５：Ｎｏ）は、垂直画素番号に１を加えて（Ｓ３０６−７−６、Ｓ３０６−７−７）、即ち電線の内側にある次の画素について処理を行う。ここで、垂直画素番号ｊがＰ１から予め設定された閾値、例えば１０画素以内かどうかを判断する（Ｓ３０６−７−８）。電線の外側の画素から順番にエッジＰ２を探索し、Ｐ１から１０画素未満となってしまった場合（Ｓ３０６−７−８：Ｎｏ）には、これ以上内側にエッジがあることは考えられないため、エッジの検出に失敗したと判断し、暫定的にエッジＰ２をＰ１から電線の直径の半分を引いた垂直画素番号（Ｓ３０６−７−９）としている。一方、垂直画素番号ｊがＰ１から１０画素以上ある場合（Ｓ３０６−７−８：Ｙｅｓ）には、Ｓ３０６−７−３に戻り、当該垂直画素番号がエッジとなりうるかの判断をする。

次に、対象画像における上側に位置するＰ２を探索する（Ｓ３０６−７−１１〜１９）。始めにｊ_Ｐ１から電線の直径の半分、さらに１０画素を加えた値をｊとする（Ｓ３０６−７−１１）。そして、垂直画素番号ｊに対応する差分値（ｊ）が候補画素となりうるか否かを判断する。例えば｜差分値（ｊ）｜＞５であるかどうかを判断する（Ｓ３０６−７−１２）。当該垂直画素番号ｊが候補画素となりうる場合（Ｓ３０６−７−１２：Ｙｅｓ）は、数式４により候補画素ｊの輝度値とｊを中心とする３×３の画素領域の輝度値の差分の分散（σ^２）を求める（Ｓ３０６−７−１３）。σが３．０以上（Ｓ３０６−７−１４：Ｙｅｓ）であれば、当該垂直画素番号ｊをエッジＰ２とする（Ｓ３０６−７−１９）。一方、｜差分値（ｊ）｜＞５でない場合（Ｓ３０６−７−１２：Ｎｏ）及びσが３．０未満の場合（Ｓ３０６−７−１４：Ｎｏ）は、垂直画素番号から１を引いて（Ｓ３０６−７−１５、Ｓ３０６−７−１６）、即ち電線の内側にある次の画素について処理を行う。ここで、垂直画素番号ｊがＰ１から予め設定された閾値、例えば１０画素以内かどうかを判断する（Ｓ３０６−７−１７）。電線の外側の画素から順番にエッジＰ２を探索し、Ｐ１から１０画素未満となってしまった場合（Ｓ３０６−７−１７：Ｎｏ）には、これ以上内側にエッジがあることは考えられないため、エッジの検出に失敗したと判断し、暫定的にエッジＰ２をＰ１から電線の直径の半分を加えた垂直画素番号（Ｓ３０６−７−１８）としている。一方、垂直画素番号ｊがＰ１から１０画素以上ある場合（Ｓ３０６−７−１７：Ｙｅｓ）には、Ｓ３０６−７−１２に戻り、当該垂直画素番号がエッジとなりうるかの判断をする。以上により、差分値が最大となる点ｊ_Ｐ１から最も離れたピークを構成する画素、即ちエッジ画素が求められる。

水平画素番号ｉについて第１エッジ画素および第２エッジ画素が求められると、図３４の処理に戻り、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０６−８）、当該水平画素番号ｉについてＳ３０６−２以下の処理を繰り返す。以上により、対象画像を構成する各垂直画素列ごとに、換言すれば各水平画素番号ごとに、第１エッジ画素および第２エッジ画素が求められる。水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えると（Ｓ３０６−２；Ｎｏ）、当該対象画像におけるエッジ検出処理を終了する。

エッジ検出処理を終了すると、理想輪郭線推定処理（Ｓ３０７）を行なう。図３６に理想輪郭線推定処理を詳細化したフローチャートを示す。この処理では、先ず除去候補画素の検索処理を行なう（Ｓ３０７−１）。更にこの処理では、図３７に詳細を示すように、画面水平方向の画素番号ｉに１をセットする（Ｓ３０７−１−１）。そして、水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えていないか判断する（Ｓ３０７−１−２）。水平画素番号ｉがi_max以下であれば（Ｓ３０７−１−２；Ｙｅｓ）、 水平画素番号ｉ−Δｉ〜ｉ＋Δｉにおいて存在する第１エッジ画素について、画面垂直方向の座標位置の平均値を求め、Ave1とする（Ｓ３０７−１−３）。尚、Δｉは例えば１５とする。そして、 水平画素番号ｉ−Δｉ〜ｉ＋Δｉにおいて存在する第１エッジ画素のうち、その垂直方向の座標位置と上記平均値Ave1との差の絶対値が、予め定めた閾値以上となるエッジ画素を除去候補画素として記録する（Ｓ３０７−１−４）。同様に、水平画素番号ｉ−Δｉ〜ｉ＋Δｉにおいて存在する第２エッジ画素について、垂直方向の座標位置の平均値を求めてAve2とし（Ｓ３０７−１−５）、これら第２エッジ画素のうち、その垂直方向の座標位置と上記平均値Ave2との差の絶対値が、予め定めた閾値以上となるエッジ画素を除去候補画素として記録する（Ｓ３０７−１−６）。さらに、水平画素番号ｉにおける第１エッジ画素と第２エッジ画素の垂直方向の位置の差を求め、ΔＤとする（Ｓ３０７−１−７）。ΔＤが予め定めた上限値以上または下限値以下となる場合、当該水平画素番号ｉにおける第１エッジ画素と第２エッジ画素を除去候補画素として記録する（Ｓ３０７−１−８）。そして、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０７−１−９）、当該水平画素番号ｉについてＳ３０７−１−２以下の処理を繰り返す。以上により、垂直方向の座標位置が±１５画素の範囲にある周囲のエッジ画素の平均から大きく外れるエッジ画素や、対となる第１エッジ画素と第２エッジ画素の間隔が極端に狭い又は広いエッジ画素が、除去候補画素として記録される。水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えると（Ｓ３０７−１−２；Ｎｏ）、当該対象画像における除去候補画素の検索処理を終了する。

除去候補画素が求められると、図３６の処理に戻り、第１エッジ画素群から、除去候補画素すなわちエッジの直線性を損ねる低信頼性画素を除いた残りの画素を用いて、最小自乗法により、第１輪郭線を作成する（Ｓ３０７−２）。同様に、第２エッジ画素群から除去候補画素を除いた残りの画素を用いて、最小自乗法により第２輪郭線を作成する（Ｓ３０７−３）。これにより、当該対象画像における理想輪郭線推定処理を終了し、当該対象画像について形状異常検出処理（Ｓ３０８）および色異常検出処理（Ｓ３０９）を行なう。

図３８および図３９に形状異常検出処理を詳細化したフローチャートを示す。この処理では、カウンタｗ，ｗ’に０をセットし（Ｓ３０８−１，Ｓ３０８−２）、画面水平方向の画素番号ｉに１をセットする（Ｓ３０８−３）。そして、水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えていないか判断する（Ｓ３０８−４）。水平画素番号ｉがi_max以下であれば（Ｓ３０８−４；Ｙｅｓ）、水平画素番号ｉにおける第１エッジ画素と水平画素番号ｉにおける第１輪郭線上の点との画面垂直方向の座標位置の差を求め、ΔＨ１とする（Ｓ３０８−５）。同様に、水平画素番号ｉにおける第２エッジ画素と水平画素番号ｉにおける第２輪郭線上の点との垂直方向の座標位置の差を求め、ΔＨ２とする（Ｓ３０８−６）。そして、ΔＨ１の絶対値およびΔＨ２の絶対値が、予め定めた値H_max以上であるか判断する（Ｓ３０８−７，Ｓ３０８−９）。H_maxは例えば１０とする。ΔＨ１がH_max以上である場合はカウンタｗに１を加算し（Ｓ３０８−８）、ΔＨ２がH_max以上である場合はカウンタｗ’に１を加算する（Ｓ３０８−１０）。そして、カウンタｗまたはカウンタｗ’の値が予め定めた値w_max以上であるか判断する（Ｓ３０８−１１）。w_maxは例えば２０とする。カウンタｗ，ｗ’の双方がw_maxに満たなければ（Ｓ３０８−１１；Ｎｏ）、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０８−１３）、当該水平画素番号ｉについてＳ３０８−４以下の処理を繰り返す。一方、ΔＨ１とΔＨ２の双方がH_maxに満たない場合は、カウンタｗ，ｗ’に０をセットし（Ｓ３０８−１２）、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０８−１３）、当該水平画素番号ｉについてＳ３０８−４以下の処理を繰り返す。

カウンタｗ，ｗ’の少なくとも一方がw_max以上となる場合は（Ｓ３０８−１１；Ｙｅｓ）、理想輪郭線から１０画素以上離れたエッジ画素が２０画素連続して現れたこととなるので、当該対象画像を形状異常候補画像として記録する（Ｓ３０８−１４）。そして、形状異常カウンタｚに１を加算し（Ｓ３０８−１５）、当該カウンタｚが予め定めた値z_max以上であるか判断する（Ｓ３０８−１６）。z_maxは例えば２とする。形状異常カウンタｚがz_maxに満たなければ（Ｓ３０８−１６；Ｎｏ）、当該対象画像についての形状異常検出処理を終了する。一方、形状異常カウンタｚがz_max以上である場合（Ｓ３０８−１６；Ｙｅｓ）、形状異常候補画像が２フレーム以上連続したこととなるので、これらの形状異常候補画像をログに記録する（Ｓ３０８−１７）。そして、形状異常カウンタｚを０にリセットし（Ｓ３０８−１８）、当該対象画像についての形状異常検出処理を終了する。他方、水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えるまで処理された場合は（Ｓ３０８−４；Ｎｏ）、理想輪郭線から１０画素以上離れたエッジ画素が２０画素連続して現れることの無かった場合であり、形状異常カウンタｚを０にリセットし（Ｓ３０８−１８）、当該対象画像についての形状異常検出処理を終了する。

次に、図４０〜図４３に色異常検出処理を詳細化したフローチャートを示す。図４０に示すように、カウンタｕ，ｕ’に０をセットし（Ｓ３０９−１，Ｓ３０９−２）、水平画素番号ｉに１をセットする（Ｓ３０９−３）。そして、水平画素番号ｉの値が対象画像の水平方向画素数i_maxを超えていないか判断する（Ｓ３０９−４）。水平画素番号ｉがi_max以下であれば（Ｓ３０９−４；Ｙｅｓ）、水平画素番号ｉにおいて第１輪郭線と第２輪郭線との間に位置する画素の輝度値の平均値を求め、当該平均値を代表値Val（ｉ）とする（Ｓ３０９−５）。そして、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０９−６）、当該水平画素番号ｉについてＳ３０９−４以下の処理を繰り返す。これにより、各水平画素番号ｉについて代表値Val（ｉ）が求められる。水平画素番号ｉがi_maxを超えると（Ｓ３０９−４；Ｎｏ）、難着雪リング判定処理に移る（Ｓ３０９−７）。

図４１に示す難着雪リング判定処理は、まず難着雪リング判定フラグＦ（ｉ）＝０とする。但し、Ｆは、０または１である（Ｓ３０９−７−１）。求めた代表値Val（１）〜Val（i_max）用いて数式８により上限の閾値Val’と下限の閾値Val”及び難着雪リング閾値Val’’’を設定する（Ｓ３０９−７−２）。水平方向画素カウンタｉ＝１とし（Ｓ３０９−７−３）、水平画素番号ｉがi_max以下であれば（Ｓ３０９−７−４：Ｙｅｓ）、代表値Val（ｉ）が難着雪閾値Val’’’以下であるかどうかを判断する（Ｓ３０９−７−５）。代表値Val（ｉ）が難着雪閾値Val’’’以上であれば（Ｓ３０９−７−５：Ｎｏ）、水平画素番号ｉに１を加え（Ｓ３０９−７−８）、Ｓ３０９−７−４に戻る。一方、代表値Val（ｉ）が難着雪閾値Val’’’以下の場合は、難着雪リングと判定する。難着雪リングと判断した箇所の前後は、異常検出を行わないため、ｉ±２０画素については、難着雪リング有りのフラグを立てる（Ｆ＝１とする）（Ｓ３０９−７−６）。水平画素番号ｉに２１画素を加え（Ｓ３０９−７−７）、Ｓ３０９−７−４に戻る。

水平画素番号ｉがi_maxとなると（Ｓ３０９−７−４：Ｎｏ）、Ｖａｌ（１）〜Ｖａｌ（ｉ＿ｍａｘ）に基づいて、上限閾値Ｖａｌ’と下限閾値Ｖａｌ’’を算出する（Ｓ３０９−７−９）。但し、この場合に難着雪リング有りと判断した部分（Ｆ＝１）の画素については、考慮しない。

また、難着雪リング判定処理を以下のようにしても良い。図４２に難着雪リング判定処理の他の例を示す。本処理では、まず難着雪リング判定フラグＦ（ｉ）＝０とする。但し、Ｆは、０または１である（Ｓ３０９−７−１０）。また、異常箇所判定フラグＧ（ｉ）＝０とする。但し、Ｇは、０または１である（Ｓ３０９−７−１１）。求めた代表値Val（１）〜Val（i_max）用いて数式８により上限の閾値Val’と下限の閾値Val”及び難着雪リング閾値Val’’’を設定する（Ｓ３０９−７−１２）。水平方向画素カウンタｉ＝１とし（Ｓ３０９−７−１３）、水平画素番号ｉがi_max以下であれば（Ｓ３０９−７−１４：Ｙｅｓ）、代表値Val（ｉ）が下限閾値Val”以下であるかどうかを判断する（Ｓ３０９−７−１５）。代表値Val（ｉ）が下限閾値Val”を超える場合（Ｓ３０９−７−１５：Ｙｅｓ）には、代表値Val（ｉ）が難着雪リング閾値Val’’’以下であるかどうかを判断する（Ｓ３０９−７−１６）。一方、代表値Val（ｉ）が下限閾値Val”以下でなければ（Ｓ３０９−７−１５：Ｎｏ）、Ｇ（ｉ）＝１であるすべての画素をＧ（ｉ）＝０に戻し（Ｓ３０９−７−２４）、カウンタｉに１を加えて（Ｓ３０９−７−２５）、Ｓ３０９−７−１４に戻る。

代表値Val（ｉ）が難着雪閾値Val’’’を超える場合（Ｓ３０９−７−１６：Ｙｅｓ）、カウンタｉ−１画素での異常箇所判定フラグＧが１であるかどうかを判断する（Ｓ３０９−７−１７）。カウンタｉ−１画素での異常箇所判定フラグＧが１であれば（Ｓ３０９−７−１７：Ｙｅｓ）、Ｇ（ｉ）＝１であるすべての画素をＦ（ｉ）＝１としたうえで（Ｓ３０９−７−１８）、Ｇ（ｉ）＝１であるすべての画素をＧ（ｉ）＝０に戻し（Ｓ３０９−７−１９）、さらに、難着雪リング有りのフラグを立てる（Ｓ３０９−７−２０）。本処理により、正常箇所を示す水平画素番号から難着雪閾値Val’’’を超える水平画素番号までの水平画素番号に存在する異常箇所を異常検出しないようにしている。一方、カウンタｉ−１画素での異常箇所判定フラグＧが１でない場合（Ｓ３０９−７−１７：Ｎｏ）も同様とする（Ｓ３０９−７−２０）。カウンタｉに１を加えて（Ｓ３０９−７−２３）、Ｓ３０９−７−１４に戻る。

一方、代表値Val（ｉ）が難着雪閾値Val’’’を超えない場合（Ｓ３０９−７−１６：Ｎｏ）は、先ずＦ（ｉ−１）＝１の場合はＦ（ｉ）＝１とする（Ｓ３０９−７−２１）。
本ステップにより、難着雪閾値Val’’’を超えた水平画素番号から正常箇所を示す水平画素番号までの水平画素番号に存在する異常箇所を異常検出しないようにしている。更に、Ｇ（ｉ）＝１とし（Ｓ３０９−７−２２）、カウンタｉに１を加えて（Ｓ３０９−７−２３）、Ｓ３０９−７−１４に戻る。

最後に、水平画素番号ｉがi_maxとなると（Ｓ３０９−７−１４：Ｎｏ）、Ｖａｌ（１）〜Ｖａｌ（ｉ＿ｍａｘ）に基づいて、上限閾値Ｖａｌ’と下限閾値Ｖａｌ’’を算出する（Ｓ３０９−７−２６）。但し、この場合に難着雪リング有りと判断した部分（Ｆ＝１）の画素については、考慮しない。

上記難着雪リング判定処理により、難着雪リング有り判断された水平画素位置については、以降の処理は行わない。そして、図４３に示すように、再び水平画素番号ｉに１をセットする（Ｓ３０９−８）。更に、異常検出数Ａ＝０としておく。水平画素番号ｉがi_max以下であるか判断する（Ｓ３０９−９）。水平画素番号ｉがi_max以下であれば、当該画素番号ｉに対応する代表値Val（ｉ）が上限値Val’以上であるか又は下限値Val’以下であるか判断する（Ｓ３０９−１０，Ｓ３０９−１２）。代表値Val（ｉ）が上限値Val’以上である場合はカウンタｕに１を加算し（Ｓ３０９−１１）、代表値Val（ｉ）が下限値Val”以下である場合はカウンタｕ’に１を加算する（Ｓ３０９−１３）。そして、カウンタｕまたはカウンタｕ’の値が予め定めた値u_max以上であるか判断する（Ｓ３０９−１４）。u_maxは例えば２０とする。カウンタｕ，ｕ’の双方がu_maxに満たなければ（Ｓ３０９−１４；Ｎｏ）、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０９−１７）、水平画素番号ｉについてＳ３０９−９以下の処理を繰り返す。一方、代表値Val（ｉ）が上限値Val’以上でなく且つ下限値Val”以下でない場合は、カウンタｕ，ｕ’に０をセットし（Ｓ３０９−１５）、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０９−１７）、水平画素番号ｉについてＳ３０９−９以下の処理を繰り返す。

カウンタｕ，ｕ’の少なくとも一方がu_max以上となる場合は（Ｓ３０９−１４；Ｙｅｓ）、上限値Val’以上または下限値Val”以下となる代表値Val（ｉ）が２０画素連続して現れたこととなるので、異常箇所として検出し、異常箇所検出数ＡをＡ＝Ａ＋１とし（Ｓ３０９−１６）、水平画素番号ｉに１を加算し（Ｓ３０９−１７）、水平画素番号ｉについてＳ３０９−９以下の処理を繰り返す。この際、カウンタｕ，ｕ’は、０をリセットする（Ｓ３０９−１６）。

水平画素番号ｉがi_maxとなると（Ｓ３０９−９：Ｎｏ）、異常検出箇所が存在しているかどうかを判断する（Ｓ３０９−１８）。異常検出箇所Ａがある場合（Ｓ３０９−１８：Ｙｅｓ）は、動的閾値設定処理を行う。異常検出箇所がない場合は（Ｓ３０９−１８：Ｎｏ）は、色異常カウンタｑを０にリセットし（Ｓ３０９−２３）、当該対象画像についての色異常検出処理を終了する。

図４４に動的閾値設定処理（Ｓ３０９−１８）のフローチャートの一例を示す。先ず、異常検出箇所Ａが予め設定された設定数（例えば３カ所）以上検出されたかどうかを判断する（Ｓ３０９−１８−１）。検出されていなければ、Ｓ３０９−１９に移る。３カ所以上検出されている場合（Ｓ３０９−１８−１：Ｙｅｓ）は、異常箇所の出現が周期性を有しているかどうかの判断を行う（Ｓ３０９−１８−２）。周期性を有しているかどうかは、例えば、異常箇所に該当する画素の出現間隔が、予め設定した周期パラメータ（例えば、６０画素に一定の幅（例えば±５画素）を持たせた閾値）内であるか否かにより判断する。異常箇所が周期性を有する場合（Ｓ３０９−１８−２：Ｙｅｓ）は、上限閾値及び下限閾値を緩める変更し（例えば、係数α＝α＋０．２とする）（Ｓ３０９−１８−３）、変更後の閾値αにより、Ｓ３０９−１からの処理を実行する（Ｓ３０９−１８−４）。尚、閾値の変更は当該フレームのみであって、次のフレームからは、元の閾値で異常検出を行うものである。

そして、色異常カウンタｑに１を加算し（Ｓ３０９−２０）、当該カウンタｑが予め定めた値q_max以上であるか判断する（Ｓ３０９−２１）。q_maxは例えば２とする。色異常カウンタｑがq_maxに満たなければ（Ｓ３０９−２１；Ｎｏ）、当該対象画像についての色異常検出処理を終了する。一方、色異常カウンタｑがq_max以上である場合（Ｓ３０９−２１；Ｙｅｓ）、色異常候補画像が２フレーム以上連続したこととなるので、これらの色異常候補画像をログに記録する（Ｓ３０９−２２）。そして、色異常カウンタｑを０にリセットし（Ｓ３０９−２３）、当該対象画像についての色異常検出処理を終了する。

すべてのフレームについての電線異常検出処理を（Ｓ３００）終了すると、ログに記録された異常画像を動画像ファイル（異常検出画像）として出力処理を行なう（Ｓ４００）。尚、異常画像を動画像ファイルとして出力処理を行なう処理は、すべてのフレームについての処理の終了後に行っても、処理の途中で同時に並列処理を行うようにしても良い。以上により、本実施形態の電線異常検出プログラムによって、電線異常検出装置１が実行する処理は終了する。

本発明によれば、検査員は電線の空撮映像を最初からすべて目視点検する必要は無く、電線異常検出装置１が提示する一部の画像や映像について確認すれば良く、検査員の労力が大幅に軽減される。さらに、ビデオカメラを電線異常検出装置１に接続して、ビデオカメラより得られる映像をリアルタイムで処理することで、ヘリコプターで巡視している現場で電線の異常箇所の検出まで行うことも可能となり、作業に関わる人的資源や設備資源を縮小し全体のコストを大幅に低減することが可能になる。

尚、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、上述の実施形態ではグレースケール画像を原画像として各処理を行なったが、カラー画像を原画像として各処理を行なっても良い。例えば原画像がグレースケール画像である場合、電線検出処理において、山の稜線などを変位の位相が揃っている探索結果として判断してしまう場合があるが、原画像をカラー画像とし、色情報値として、輝度値に加えて色相値を用いても良い。

また、本発明の電線異常検出プログラムについて、フローチャートを用いて説明した処理手順は一例であって、これに限られるものではない。例えば、各種パラメータは任意に撮影環境に応じて最適な値を選択可能であり、処理の先後を変更してもよい箇所が存在するのは勿論である。

また、エッジ検出処理は必ずしも上述の実施形態の例には限定されず、従来のエッジ検出方法を採用しても良い。また、更なる処理の高速化を図るために、図２８から図４４に示した処理の一部又は全部をハードウェア化しても良い。特にエッジ検出処理の部分は、汎用的な手法であるため、市販の画像処理ボードとの親和性も良く、ハードウェア化が容易である。ハードウェア化によって、ビデオレートでの処理も可能となる。

また、閾値などの各パラメータ、例えばエッジ検出処理においてピークを探す範囲Δｊ、形状異常を判断するエッジ画素と理想輪郭線との距離の基準H_max、色異常を判断する閾値の係数α、連続する異常候補画素の基準w_max，u_max、連続する異常候補画像の基準ｚ，ｑなどは、撮影条件などに合わせて適宜調節してよい。

また、上述の実施形態では、原画像から切り出した対象画像に対して電線異常検出処理を行なったが、場合によっては原画像をそのまま対象画像として、電線異常検出処理を行なっても良い。また、上述の切り出し処理で得られた対象画像を、形状異常検出処理や色異常検出処理以外の電線点検用の画像処理に用いても良い。

また、輝度値に加えて色情報値を利用して判定することにより、例えば、ＯＰＧＷ（光ファイバ複合架空地線）などの捻回確認用赤色ラインが引かれた赤色ライン付き電線についての検出精度を向上するようにしても良い。さらに、飛び越し走査（処理を行う動画像の、画像の奇数行と偶数行で取り込み時間が異なっていること）を補正することにより、画像の鮮明度を向上させ異常箇所を鮮明にして異常検出の精度を向上するようにしても良い。

また、本発明の電線異常検出方法は、電線以外の線状の剛体に適用することが可能である。例えば電線に限らず、種々のケーブル等にも適用することが可能であり、例えば製品検査等に用いることも可能である。
（実施例１）

（アーク痕以外の損傷検出実験）
本発明の電線検出異常検出プログラムにより素線切れ、アーク痕以外の損傷である「笑い」、「キンク」の検出実験を行った。

本発明の電線検出異常検出プログラムにより、電線の笑いの検出を行った。尚、笑いとは、図４５の符号５１に示すように素線間の間隔が広がった状態をいい、放置しておくことにより素線切れになりうるものである。よって損傷の一形態として検出することが必要となる。

笑いが存在する箇所は、周囲の電線の画素の輝度値の平均に比して、輝度値が高くなることを知見した。図４６に、笑いが存在する場合の、水平画素番号と輝度値の関係を示す。これは、数式８による、通常の異常検出と同様の閾値（例えば、μ＋１σ）で検出可能であることが確認できた。

次に、電線の「キンク」の検出を行った。尚、キンクとは、図４７の符号５２に示すように電線の形状が局地的にゆがんだ状態をいう。キンクは、電線を敷設する際に、電線がねじれたまま取り付けられた場合に生じるものであり、損傷の一形態として検出することが必要となる。

キンクが存在する場合は、理想輪郭線より内側に実際の輪郭が存在する。即ち、キンクが存在する部分の代表値は実際の電線の輝度値に背景の輝度値が加わった値となる。以上より、キンクが存在する箇所は、周囲の電線の画素の輝度値の平均に比して、輝度値が低くなることを知見した。図４８に、キンクが存在する場合の、水平画素番号と輝度値の関係を示す。

「キンク」についてもアーク痕の検出と同様の閾値（例えば、μ−１σ）で検出可能であることが確認できた。

また、キンクは歪みを生じるだけでなく、図４９に示すように膨らんだ状態となりうる。この場合は、素線切れと同様に考えられるので本発明の電線異常検出プログラムにより検出可能であることが確認できた。

また、電線は腐食により膨らんだ状態となる場合がある。この場合についても、素線切れと同様に考えられ、本発明の電線異常検出プログラムにより検出可能であることが確認できた。

以上述べたように、本発明の電線異常検出プログラムにより、閾値等に特段の変更を加えないでもアーク痕同様に損傷として見落とすことなく検出可能であることが確認できた。これにより、本発明の電線異常検出プログラムは「笑い」「キンク」について見落とすことなく検出可能であることが確認できた。
（実施例２）

（難着雪リングの検出実験）
図５０（ａ）及び（ｂ）に本発明の電線異常検出プログラムの実験例を示す。図５０（ａ）の符号５３で示す部分は、素線切れを起こしている箇所であり、プログラムは輝度値及び形状の異常を示す表示５４を表示している。また、図５０（ｂ）の符号５５で示す部分には、難着雪リングが装着されているが、異常箇所として検出せず、異常を示す表示はされていない。以上より、本発明の電線異常検出プログラムは、素線切れ等の異常箇所と難着雪リングを正しく識別可能であることがわかった。

また、本発明の電線異常検出プログラムと従来技術との、異常検出画像の比較を行った。難着雪リング判定処理により、作業を８４％削減することが可能となった。これは、１時間の電線の撮影画像について、異常検出画像が１０分弱であることを示す。これに対し、難着雪リングを判定できない特許文献１に記載の技術では、作業削減率は５８％であった。以上より、本発明の電線異常検出プログラムにより異常検出画像の削減を図り、異常検出処理の迅速化を図ることが可能なことを確認できた。

本発明の電線異常検出装置の一例を示す概略構成図である。 電線が撮影画像の端の部分にのみ撮影されている画像を示している。 テンプレート登録処理のユーザインタフェース画面の一例であり、電線の上端が指定された画像の一例を示す。 テンプレート登録処理のユーザインタフェース画面の一例であり、電線の上端から下端までが指定された画像の一例を示す。 テンプレート登録処理のユーザインタフェース画面の一例であり、矩形の探索子が表示された画像の一例を示す。 本発明の電線異常検出方法において電線を探索する原理を説明する概念図の一例である。 本発明の電線異常検出方法において電線を探索する原理を説明する概念図の他の例である。 本発明の電線異常検出方法において次のフレームでの電線を探索する原理を説明する概念図である。 フレーム除去処理における画像の一例であり、（ａ）は電線の追尾に成功た場合の画像、（ｂ）は、電線の検出を見失った場合の画像、（ｃ）及び（ｄ）は、無秩序な位置を電線位置として検出している場合の画像、（ｅ）は、再び電線の追尾に成功した場合の画像の一例である。 本発明の電線の追尾成功・失敗判定処理において電線を探索する原理を説明する概念図の一例であり、（ａ）は探索領域を３倍に拡げた場合、（ｂ）は探索領域を７倍に拡げた場合、（ｃ）は探索領域を１５倍に拡げた場合を示す図の一例である。 エッジ検出の原理を説明するための電線の画像を示す。 図１１の矢印で示す垂直方向上方に、隣接する２画素間の輝度値の差分値を求めた結果を示すグラフである。グラフの縦軸は差分値を求めた下側画素の垂直画素番号を示し、横軸は差分値の大きさを示す。 図１２の一部を拡大したものである。 エッジ検出の原理を説明するための、候補画素と画素領域を示す図の一例である。 素線切れを起こしている電線の一例を示す画像である。 電線のエッジ画素を表示したグラフであり、縦軸は垂直画素番号を示し、横軸は水平画素番号を示す。 電線の理想輪郭線を表示したグラフであり、縦軸は垂直画素番号を示し、横軸は水平画素番号を示す。 本発明の電線異常検出方法の原理を説明するグラフであり、電線のエッジ画素と理想輪郭線を重ねて表示したものである。グラフの縦軸は垂直画素番号を示し、横軸は水平画素番号を示す。 代表値とその平均値を説明するための（ａ）電線の画像の一例、（ｂ）原理図である。 （ａ）難着雪リングを含む電線の画像の一例であり、（ｂ）は（ａ）の画像の水平画素番号と輝度値を示したグラフである。グラフの縦軸は輝度値を示し、横軸は水平画素番号を示す。 （ａ）アーク痕を含む電線の画像の一例であり、（ｂ）は（ａ）の画像の水平画素番号と輝度値を示したグラフである。グラフの縦軸は輝度値を示し、横軸は水平画素番号を示す。 図２０（ｂ）のグラフの一部を拡大した図である。 （ａ）スリーブを含む電線の画像の一例である。（ｂ）ねじれ防止ダンパを含む電線の画像の一例である。 閾値により検出可能な異常箇所の一例を示す図であり、（ａ）は、α＝２．２により検出可能な異常箇所を含む電線の画像の一例である。（ｂ）は、α＝０．９により検出可能な位除床書を含む電線の画像の一例である。 正常箇所を異常と判定したフレーム画像についての縦軸に輝度値を、横軸に水平画素番号をプロットしたグラフである。 図２７の元となる画像を示し、アーク痕がある電線の画像を示している。 本発明の電線異常検出方法の原理を説明するグラフであり、電線の色情報値の代表値と閾値とを表示したものである。グラフの縦軸は輝度値を示し、横軸は水平画素番号を示す。 本発明の電線異常検出方法及び装置及びプログラムの実行により行なわれる処理の一例を示すフローチャートである。 図２８の原画像取得処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図２８の電線検出処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図３０の電線の移動位置推定処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図３０の電線の追尾成功・失敗判定処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図２８の電線異常検出処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図３３のエッジ検出処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図３４のエッジ画素の検索処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図３３の理想輪郭線推定処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図３６の除去候補画素の検索処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図２８の形状異常検出処理を詳細化した処理の一例を示し、処理の前半部分を示すフローチャートである。 図３８の後半部分を示すフローチャートである。 図２８の色異常検出処理を詳細化した処理の一例を示し、処理の前半部分を示すフローチャートである。 図４０の難着雪リング判定処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 図４０の難着雪リング判定処理を詳細化した処理の他の例を示すフローチャートである。 図４０の後半部分を示すフローチャートである。 図４３の動的閾値設定処理を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。 笑いが存在する電線の撮影画像の一例である。 図４５のフレーム画像における水平画素番号と輝度値の関係を示すグラフである。 キンクが存在する電線の撮影画像の一例である。 図４７のフレーム画像における水平画素番号と輝度値の関係を示すグラフである。 キンクが存在する電線の撮影画像の他の例である。 本発明の電線異常検出プログラムによる（ａ）電線の素線切れの検出例、（ｂ）難着雪リングを異常検出しない画像の一例である。 従来の電線の点検作業システムの処理フローを示す図である。

符号の説明

１ 電線異常検出装置
１０ 原画像取得部
１１ 電線検出部
１２ 電線異常検出部
１３ 電線
２６ 候補画素
２７ 画素領域

Claims (12)

1. 電線が撮影された原画像から前記電線が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出処理と、前記対象画像から求めた前記電線の２本の理想輪郭線に挟まれる垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、前記代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、前記代表値が前記上限閾値または前記下限閾値を超える前記水平方向の画素位置を異常箇所として検出する電線異常検出処理を行う画像処理による電線異常検出方法において、前記電線異常検出処理は、前記代表値が前記下限閾値以下である場合でも、更に前記下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下である前記水平方向の画素位置については取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所として検出しないことを特徴とする電線異常検出方法。
2. 前記電線異常検出処理は、前記第二の下限閾値以下である前記水平方向の画素位置を前記取り付け器具としての難着雪リングが装着されている部分と判定する請求項１に記載の電線異常検出方法。
3. 前記電線異常検出処理は、前記第二の下限閾値以下である前記水平方向の画素位置の前後の予め設定した一定の範囲については、前記取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所として検出しないことを特徴とする請求項１または２に記載の電線異常検出方法。
4. 前記電線異常検出処理は、前記代表値が前記上限閾値と前記下限閾値との間の正常箇所を示す前記水平方向の画素位置と前記第二の下限閾値以下である前記水平方向の画素位置との間に存在する前記水平方向のすべての画素位置の代表値が前記下限閾値以下であって前記第二の下限閾値以上である場合には、該水平方向の画素位置については前記取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所として検出しないことを特徴とする請求項１または２に記載の電線異常検出方法。
5. 前記電線異常検出処理は、前記対象画像から前記電線の２本の理想輪郭線を構成する前記電線のエッジ画素を求めるに際し、前記電線の垂直方向の隣接する２画素間の輝度値の差分値の絶対値が予め設定された閾値以上である候補画素と該候補画素を中心とした一定の画素領域との輝度値の差分の分散が予め設定した閾値以上である場合には、該候補画素を前記エッジ画素とすることを特徴とする請求項１から４までのいずれかに記載の電線異常検出方法。
6. 前記電線検出処理は、前記原画像のうち電線が撮影されていないフレーム画像については、前記電線異常検出処理を行わないことを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の電線異常検出方法。
7. 前記電線異常検出処理は、異常箇所が予め設定された範囲の一定の周期性をもって出現した場合に、予め設定した前記上限閾値または前記下限閾値よりも広い範囲に前記閾値を変更し、再度、前記電線異常検出処理を行うことを特徴とする請求項１から６までのいずれかに記載の電線異常検出方法。
8. 電線が撮影された撮影画像の各フレーム画像から前記電線が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出部と、前記対象画像から求めた前記電線の２本の理想輪郭線に挟まれる垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、前記代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、前記代表値が前記上限閾値または前記下限閾値を超える前記水平方向の画素位置を異常箇所とし、該異常箇所を含む前記フレーム画像を異常検出画像と判断する電線異常検出部とを備え、更に前記異常検出画像を記憶装置に記録する電線異常検出装置において、前記電線異常検出部は、前記水平方向の画素位置のうち、前記代表値が前記下限閾値以下である場合であり、更に前記下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下の画素位置については、取り付け器具が装着されている部分と判定し、異常箇所と判断しないことを特徴とする電線異常検出装置。
9. 前記電線異常検出部は、前記第二の下限閾値以下である前記水平方向の画素位置の前後の予め設定した一定の範囲の画素位置については、前記取り付け器具が装着されている部分と判定して異常箇所と判断しないことを特徴とする請求項８に記載の電線異常検出装置。
10. 前記電線異常検出部は、異常箇所が予め設定された範囲の一定の周期性をもって出現した場合に、予め設定した前記上限閾値または前記下限閾値よりも広い範囲に前記閾値を変更し、再度、前記電線異常検出部による処理を実行することを特徴とする請求項８または９のいずれかに記載の電線異常検出装置。
11. コンピュータに、電線が撮影された原画像から前記電線が撮影されている部分を対象画像として検出する電線検出処理と、前記対象画像から求めた前記電線の２本の理想輪郭線に挟まれる垂直方向の各画素列の色情報値から各水平方向の画素位置での代表値を求め、前記代表値の平均値を基準とする上限閾値及び下限閾値を予め設定し、前記代表値が前記上限閾値または前記下限閾値を超える前記水平方向の画素位置を異常箇所として検出する電線異常検出処理と、更に前記異常検出画像を記憶装置に記録する処理とを実行させる電線異常検出プログラムにおいて、前記電線異常検出処理は、前記水平方向の画素位置のうち、前記代表値が前記下限閾値以下である場合であり、更に前記下限閾値よりも低い値に予め設定された第二の下限閾値以下の画素位置については、取り付け器具が装着されている部分と判定し、異常箇所と判断しないことを特徴とする電線異常検出プログラム。
12. 前記電線異常検出処理は、異常箇所が一定の周期性をもって出現した場合に、予め設定した前記上限閾値または前記下限閾値よりも広い範囲に前記閾値を変更し、再度、前記電線異常検出処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載の電線異常検出プログラム。