JP4977238B2 - Cable slack detection device, cable slack detection method, and cable slack detection program - Google Patents
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Description
本発明は、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知装置、ケーブル弛み検知方法およびケーブル弛み検知プログラムに関する。 The present invention relates to a cable slack detection device, a cable slack detection method, and a cable slack detection program for detecting slack in a cable.
電柱間に配線されたケーブル（電線）を保守する上で、ケーブルの弛みの検査は必要である。特に、風とケーブルの弛みとの相互作用による振動は、ケーブルの接合部への負担がかかるため、ケーブルの弛みの検査は定期的に行う必要がある。 In order to maintain the cables (electric wires) wired between the utility poles, it is necessary to inspect the cables for looseness. In particular, vibration caused by the interaction between the wind and the slack of the cable places a burden on the joint portion of the cable. Therefore, it is necessary to periodically check the slack of the cable.
ケーブルの垂れ具合の測定については、電柱間でケーブルが最も低い位置から地面までの距離を測定している。これには、特殊な計測器具を用いた測定、目視による測定、あるいは超音波装置による測定などが行われている。 For the measurement of the cable sag, the distance from the lowest position of the cable between the utility poles to the ground is measured. For this, measurement using a special measuring instrument, measurement by visual observation, measurement by an ultrasonic device, or the like is performed.
一方、ケーブルの振動に関する測定については、定量的な解析が求められており、例えば、非特許文献１に記載された画像処理技術を用いて、ケーブルの振動に関する測定を行うことが研究されている。 On the other hand, quantitative analysis is required for measurement related to cable vibration. For example, measurement of cable vibration using an image processing technique described in Non-Patent Document 1 has been studied. .
しかしながら、画像処理技術を用いてケーブルの振動に関する測定を行う場合、特殊なカメラではない一般的なカメラでは、ケーブルの振動数がカメラによる画像のサンプリングレートを大きく上回ることがある。このため、撮影した画像は、鮮明でなく、ぼやけたものになってしまい、ケーブルの振動の特徴を適切に捉えることが難しいという問題がある。 However, when performing measurement related to cable vibration using image processing technology, the frequency of the cable may greatly exceed the image sampling rate of the camera in a general camera that is not a special camera. For this reason, the photographed image is not clear and is blurred, and there is a problem that it is difficult to properly capture the characteristics of cable vibration.
また、従来では、画像処理技術によりケーブルの振動を解析する場合、対象となるケーブルにマーカを装着しているが、全てのケーブルにマーカを装着することは作業負荷が大きいという問題もある。 Conventionally, when analyzing the vibration of a cable by an image processing technique, a marker is attached to a target cable. However, attaching a marker to all cables has a problem that a work load is large.
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to quantitatively analyze cable vibration using an image processing technique and more efficiently detect cable slack.
本発明は、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知装置であって、前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶手段に記憶する画像入力手段と、前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成手段と、前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段と、前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価手段と、を有する。 The present invention is a cable slack detection device for detecting slack in a cable, wherein a plurality of time-sequential images obtained by imaging the cable for a predetermined time are input and stored in a storage means; and The spatio-temporal image generation means for generating the spatiotemporal image by integrating the luminance for each pixel of the plurality of images, and the cable area in which the cable in the generated spatiotemporal image is displayed is applied to a standing wave function, and A calculation unit that calculates a parameter of the standing wave function using a least square method; and an evaluation unit that evaluates slackness of the cable using the calculated parameter.
また、本発明は、コンピュータが行う、ケーブルの弛みを検知するケーブル弛み検知方法であって、前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶部に記憶する画像入力ステップと、前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成ステップと、前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出ステップと、前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価ステップと、を有する。 The present invention is also a cable slack detection method for detecting slack in a cable performed by a computer, and inputs a plurality of time-sequential images obtained by imaging the cable for a predetermined time and stores them in a storage unit. An image input step, a spatiotemporal image generation step of generating a spatiotemporal image by integrating the luminance for each pixel of the plurality of images, and a cable region in which the cable in the generated spatiotemporal image is displayed, It has a calculation step that applies a standing wave function and calculates parameters of the standing wave function using a least square method, and an evaluation step that evaluates cable slack using the calculated parameter.
また、本発明は、前記ケーブル弛み検知方法をコンピュータに実行させるケーブル弛み検知プログラムである。 Moreover, this invention is a cable slack detection program which makes a computer perform the said cable slack detection method.
本発明によれば、画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出することができる。 According to the present invention, cable vibration can be quantitatively analyzed using image processing technology, and cable slack can be detected more efficiently.
以下、本発明の実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described.
図１は、本発明の実施形態に係るケーブル弛み検知装置の概略構成図である。本実施形態のケーブル弛み検知装置は、電柱間に配線されたケーブル（電線）をカメラにより定点観測した画像を画像処理することで、ケーブルの弛みを検知する。なお、ケーブルには、複数本のケーブルが束ねられている場合もある。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a cable slack detection device according to an embodiment of the present invention. The cable slack detection device according to the present embodiment detects slack in a cable by performing image processing on an image obtained by observing a cable (electric wire) wired between utility poles with a camera at a fixed point. Note that a plurality of cables may be bundled in the cable.
図示するケーブル弛み検知装置は、画像入力部１００と、データ蓄積部１１０と、時空間画像生成部１２０と、パラメータ算出部１３０と、評価部１４０と、表示部１５０とを有する。 The cable slack detection device shown in the figure includes an image input unit 100, a data storage unit 110, a spatiotemporal image generation unit 120, a parameter calculation unit 130, an evaluation unit 140, and a display unit 150.
画像入力部１００は、解析対象のケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、データ蓄積部１１０に記憶する。時空間画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に記憶された複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する。パラメータ算出部１３０は、生成した時空間画像におけるケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめて、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する。評価部１４０は、算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する。表示部１５０は、評価部１４０が評価した結果を出力装置に表示する。 The image input unit 100 inputs a plurality of time-sequential images obtained by imaging the cable to be analyzed for a predetermined time, and stores them in the data storage unit 110. The spatiotemporal image generation unit 120 integrates the luminance for each pixel of the plurality of images stored in the data storage unit 110 to generate a spatiotemporal image. The parameter calculation unit 130 applies the cable area in which the cable in the generated spatio-temporal image is displayed to the standing wave function, and calculates the parameter of the standing wave function using the least square method. The evaluation unit 140 evaluates cable slack using the calculated parameters. The display unit 150 displays the result evaluated by the evaluation unit 140 on the output device.
上記説明した、ケーブル弛み検知装置は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、外部記憶装置と、入力装置と、出力装置と、これらの各装置を接続するバスと、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされたケーブル弛み検知装置用のプログラムを実行することにより、ケーブル弛み検知装置の各機能が実現される。なお、ケーブル弛み検知装置のデータ蓄積部１１０には、メモリまたは外部記憶装置が用いられる。なお、ケーブル弛み検知装置は、必要に応じて、他の装置と接続するための通信制御装置を備えることとしてもよい。 The cable slack detection device described above is, for example, a general-purpose computer system including a CPU, a memory, an external storage device, an input device, an output device, and a bus that connects these devices. Can be used. In this computer system, each function of the cable slack detection device is realized by the CPU executing a program for the cable slack detection device loaded on the memory. Note that a memory or an external storage device is used for the data storage unit 110 of the cable slack detection device. Note that the cable slack detection device may include a communication control device for connecting to other devices as necessary.
また、ケーブル弛み検知装置用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶すること、または、ネットワークを介して配信することも可能である。 The program for the cable slack detection device can be stored in a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, or an MO, or can be distributed via a network.
次に、本実施形態のケーブル弛み検出方法について説明する。本実施形態では、ケーブルの弛みを検知するために、画像処理技術を用いてケーブルの振動を解析するものとする。 Next, the cable slack detection method of this embodiment will be described. In this embodiment, in order to detect the slack of the cable, the vibration of the cable is analyzed using an image processing technique.
まず、画像入力部１００は、カメラ（ビデオカメラなど）が撮像したケーブルの画像を入力し、データ蓄積部１１０に格納する（ステップ１０）。入力される画像は、時系列に連続する複数の画像(画像フレーム)から構成される動画データである。カメラは、電柱間に配線されたケーブルが撮像可能な場所（例えば、ビルの屋上など）に設置され、所定の観測期間、解析対象のケーブルを撮影する。 First, the image input unit 100 inputs an image of a cable captured by a camera (such as a video camera) and stores it in the data storage unit 110 (step 10). The input image is moving image data composed of a plurality of images (image frames) continuous in time series. The camera is installed in a place where the cables wired between the utility poles can be imaged (for example, on the roof of a building), and images the cable to be analyzed for a predetermined observation period.
そして、時空間画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に格納されたケーブルの画像（複数の画像フレーム）を読み出し、読み出した画像を画素毎に時間軸方向に積層することで時空間画像を生成する（ステップ２０）。 Then, the spatiotemporal image generation unit 120 reads the cable image (a plurality of image frames) stored in the data storage unit 110, and generates the spatiotemporal image by stacking the read images in the time axis direction for each pixel. (Step 20).
そして、パラメータ算出部１３０は、生成した時空間画像に定常波関数を当てはめ、当該定常波関数のパラメータを算出する（ステップ３０）。そして、評価部１４０は、算出したパラメータを用いて、ケーブルの弛みを評価するための評価値（指標値）を決定する（ステップ４０）。そして、表示部１５０は、評価部１４０が決定した評価値を表示する（ステップ５０）。 Then, the parameter calculation unit 130 applies a standing wave function to the generated spatiotemporal image, and calculates parameters of the standing wave function (step 30). And the evaluation part 140 determines the evaluation value (index value) for evaluating the slack of a cable using the calculated parameter (step 40). Then, the display unit 150 displays the evaluation value determined by the evaluation unit 140 (step 50).
次に、ステップ２０の時空間画像生成部１２０が時空間画像を生成する処理について、説明する。 Next, processing in which the spatiotemporal image generation unit 120 generates a spatiotemporal image in step 20 will be described.
図２は、時空間画像の生成を説明するための説明図である。図２（ａ）は、ある時間区間内において、カメラでケーブルを撮影した、時系列に連続する画像（複数の画像フレーム）を模式的に示したものである。なお、図２（ａ）では、連続する画像の中から任意に抽出した一部の画像のみを表示している。 FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining generation of a spatiotemporal image. FIG. 2A schematically shows time-sequential images (a plurality of image frames) obtained by photographing a cable with a camera within a certain time interval. In FIG. 2A, only a part of the images arbitrarily extracted from the continuous images is displayed.
カメラの一般的なビデオレート（フレームレート、サンプリングレート）は、１秒間に３０枚程度である。一方、ケーブルは、風とケーブルの弛みとの相互作用により、１秒間に数十回以上振動することがあり、上記の一般的なビデオレートでは、ケーブルの全ての動き（振動）に追従することができない。そのため、カメラが撮像した画像では、図２（ａ）の２００に示すように、ケーブルの動きの残像が映り、ぶれる（ぼやける）場合がある。 The general video rate (frame rate, sampling rate) of the camera is about 30 frames per second. On the other hand, the cable may vibrate more than tens of times per second due to the interaction between wind and cable slack. At the above general video rate, the cable must follow all the movement (vibration) of the cable. I can't. Therefore, in the image captured by the camera, as shown by 200 in FIG. 2A, an afterimage of the movement of the cable is reflected and may be blurred (blurred).
本実施形態では、このようにケーブルがぼやけた画像であっても、一定時間、継続的に撮影したケーブルの画像を集約することで、画像上の見かけの変化に基づいたケーブルの振動に関する特徴を解析することができる。 In this embodiment, even in the case of an image in which the cable is blurred in this way, the characteristics of the cable vibration based on the apparent change in the image can be obtained by aggregating the cable images continuously taken for a certain period of time. Can be analyzed.
ケーブルは様々な振動モードを示すが、これはケーブルの材質、太さ、束ねてある本数などにより左右される。本実施形態では、振動の特徴の中で、最も基本的な最大振幅を取得する方法について説明する。なお、環境外乱がない理想的な場合とする。 Cables exhibit a variety of vibration modes, depending on the cable material, thickness, number of bundles, and the like. In the present embodiment, a method for obtaining the most basic maximum amplitude among vibration characteristics will be described. It is assumed that there is no ideal environmental disturbance.
時空間画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に格納された複数の画像（画像フレーム）について、過去から現在にかけて、画像の輝度を画素毎に積算する。このとき、過去の画像から現在の画像にかけて、時間方向に重み付けを行う。重み付けは、過去から現在に向かって、例えば１次関数的に高くなるように設定する。本実施形態では、各画像の重み付けの総和が１となるように設定する。 The spatio-temporal image generation unit 120 accumulates the luminance of the image for each pixel from the past to the present for a plurality of images (image frames) stored in the data storage unit 110. At this time, weighting is performed in the time direction from the past image to the current image. The weighting is set so as to increase, for example, in a linear function from the past to the present. In the present embodiment, the sum of the weights of each image is set to 1.
画像の各画素の輝度をI(x,y,t)とし、重み付けをwとし、画像枚数を１０枚（すなわちTを１０）とした場合、時空間画像を以下の式で表わすことができる。 When the luminance of each pixel of the image is I (x, y, t), the weight is w, and the number of images is 10 (that is, T is 10), the spatiotemporal image can be expressed by the following equation.
S(x,y,T)＝I(x,y,0)*w1＋I(x,y,-1)* w2＋I(x,y,-2)* w1＋.....+I(x,y,-9)* w10
なお、I（x,y,t）のx,yは画像の画素の位置を示し、tは時間を示すものである。したがって、I（x,y,t）は、画素（x,y）の時間tにおける輝度（濃淡値、画像強度）を表わすものである。上記式では、t=0を現在とし、過去に向かってt=-1、t=-2、・・・と表現している。
S (x, y, T) = I (x, y, 0) * w1 + I (x, y, -1) * w2 + I (x, y, -2) * w1 + .... + I (x, y , -9) * w10
Note that x and y of I (x, y, t) indicate the pixel position of the image, and t indicates time. Therefore, I (x, y, t) represents the luminance (shading value, image intensity) of the pixel (x, y) at time t. In the above formula, t = 0 is assumed to be the present, and t = -1, t = -2,...
また、重み付けは、w1＋w2＋w3＋・・・＋w10＝１とする。そして、現在の画像（t=0）の重み付けw1を最大値とし、過去に向かって順次重み付けを小さくしていき、最も古い画像（t=-9）の重み付けw10が最小値となるように設定する。 Further, the weighting is assumed to be w1 + w2 + w3 +... + W10 = 1. Then, the weight w1 of the current image (t = 0) is set to the maximum value, the weight is gradually decreased toward the past, and the weight w10 of the oldest image (t = -9) is set to the minimum value. To do.
また、時空間画像生成部１２０は、生成する時空間画像の輝度が８ビット階調になるように調整する。 In addition, the spatiotemporal image generation unit 120 adjusts the luminance of the generated spatiotemporal image so that it has an 8-bit gradation.
これにより、図２（ｂ）に示すような時空間画像２１０を生成することができる。図示する時空間画像では、カメラが一定の時間内で撮像した画像において、ケーブルが映っているケーブル領域２１１が所定の色で表示されている。そして、ケーブル領域２１１の濃淡は、カメラが撮像した各画像における映し出されたケーブルの出現頻度によるものである。すなわち、ケーブル領域２１１において、中央部（ケーブルの振幅が０となる部分）が最も濃く表示され、中央部から離れるにしたがって淡く表示されている。 Thereby, a spatiotemporal image 210 as shown in FIG. 2B can be generated. In the illustrated spatiotemporal image, a cable region 211 in which a cable is reflected is displayed in a predetermined color in an image captured by a camera within a certain period of time. The shading of the cable area 211 is due to the appearance frequency of the cable shown in each image captured by the camera. That is, in the cable area 211, the central portion (the portion where the cable amplitude is 0) is displayed darkest, and is displayed lighter as the distance from the central portion increases.
なお、時空間画像は、図２（ｃ）に示すように、２次元画像（x,y）と時間tに関して、３次元座標軸上に、画像を重ねて生成することとしてもよい。 In addition, as shown in FIG.2 (c), a spatiotemporal image is good also as producing | generating a superimposition image on a three-dimensional coordinate axis regarding two-dimensional image (x, y) and time t.
次に、ステップ３０のパラメータ算出部１３０が、時空間画像に基づいてケーブルの振動を定量化するためのパラメータを算出する処理について説明する。 Next, processing in which the parameter calculation unit 130 in step 30 calculates parameters for quantifying cable vibration based on the spatiotemporal image will be described.
実環境においてカメラでケーブルを撮影する場合、ケーブル以外に、画像のノイズや背景で一時的に動くものなどが同時に撮影されてしまう。そのため、ケーブルが振動したケーブル領域のみを検出する必要がある。 When shooting a cable with a camera in a real environment, in addition to the cable, image noise and objects that move temporarily in the background are simultaneously shot. Therefore, it is necessary to detect only the cable area where the cable vibrates.
図３（ａ）に示す時空間画像では、ケーブルが振動したケーブル領域３１０の他に、ケーブルの背景で動いた物体３２０が現れている。このような時空間画像から、目的関数を当てはめることでケーブル領域３１０を検出する。 In the spatiotemporal image shown in FIG. 3A, in addition to the cable region 310 in which the cable vibrates, an object 320 that has moved in the background of the cable appears. The cable region 310 is detected from such a spatiotemporal image by applying an objective function.
なお、ケーブルは、滑らかな動きをしていると仮定する。目的関数については、様々なものが考えられるが、本実施形態では、扱いやすい定常波モデル（定常波関数）を用いることとする。また、ケーブルについては、両端が固定されている境界条件が与えられているものとする。 It is assumed that the cable is moving smoothly. Various objective functions can be considered, but in this embodiment, an easy-to-handle standing wave model (standing wave function) is used. In addition, it is assumed that a boundary condition in which both ends are fixed is given to the cable.
定常波（standing wave）は、波長、周期（振動または周波数）、振幅、速さが同じで、進行方向が互いに逆向きの２つの波が重なり合うことによってできる、波形が進行せずその場に止まって振動しているようにみえる波動のことである。 A standing wave has the same wavelength, period (vibration or frequency), amplitude, and speed, and is formed by overlapping two waves whose traveling directions are opposite to each other. A wave that appears to be vibrating.
１つの定常波については正弦波関数とする。正弦波関数は以下の2次元SINの式で表わされ、各パラメータはステップ２０で生成した時空間画像上で定義される。 One standing wave is a sine wave function. The sine wave function is expressed by the following two-dimensional SIN expression, and each parameter is defined on the spatiotemporal image generated in step 20.
この中で、この2次元SINを時空間画像Sに当てはめて、３つのパラメータA、w、kを求める。A、w、kの算出には、最小二乗法を用いるものとする。すなわち、目的関数E＝Σ（S-2次元SIN）2を定義し、この目的関数Eを最小化するようにパラメータA、w、kを算出する。なお、Σは、時空間画像S内での各画素（x,y）の輝度の和を算出する。 Among them, this two-dimensional SIN is applied to the spatiotemporal image S to obtain three parameters A, w, and k. For the calculation of A, w, and k, the least square method is used. That is, the objective function E = Σ (S-2 dimensional SIN) 2 is defined, and parameters A, w, and k are calculated so as to minimize the objective function E. Note that Σ calculates the sum of the luminance of each pixel (x, y) in the spatiotemporal image S.
そのときの必要条件は、目的関数Eについての３つのパラメータ毎の偏微分がゼロとなる場合である（∂E/∂A =0、∂E/∂w =0、∂E/∂k =0）。このパラメータの算出には、様々な数値解法があるが、ここでは共役勾配法（Conjugate Gradient Methods）を適用する。共役勾配法は、対称正定値行列を係数とする連立一次方程式を解くためのアルゴリズムである。共役勾配法は、反復法として利用され、複数の反復計算により、解（A、w、k）が収束する。 The necessary condition is that the partial differentiation of the objective function E for each of the three parameters becomes zero (∂E / ∂A = 0, ∂E / ∂w = 0, ∂E / ∂k = 0 ). There are various numerical methods for calculating this parameter. Here, the conjugate gradient method is applied. The conjugate gradient method is an algorithm for solving simultaneous linear equations whose coefficients are symmetric positive definite matrices. The conjugate gradient method is used as an iterative method, and a solution (A, w, k) converges by a plurality of iterative calculations.
なお、実際のケーブルは複数の振動モードをもっていることがある。この場合には、目的関数E＝Σ（S-Σ2次元SIN）2を定義し、この目的関数Eを最小化するようにパラメータA、w、kを算出する。なお、上記目的関数Eの最初のΣは、2次元画像（x,y）の和と、時間（画像フレーム）tとの和を意味する。また、2番目のΣ（（S-Σ2次元SIN）2のΣ）は、複数の正弦波関数の和を意味する。 An actual cable may have a plurality of vibration modes. In this case, an objective function E = Σ (S-Σtwo-dimensional SIN) 2 is defined, and parameters A, w, and k are calculated so as to minimize the objective function E. The first Σ of the objective function E means the sum of the two-dimensional image (x, y) and the time (image frame) t. The second Σ (Σ of (S-Σ2D SIN) 2 ) means the sum of a plurality of sine wave functions.
このように、パラメータ算出部１３０は、ステップ２０で生成した時空間画像に基づいて、ケーブル領域を抽出し、ケーブルの振幅を算出することができる。 In this way, the parameter calculation unit 130 can extract the cable region based on the spatiotemporal image generated in step 20 and calculate the cable amplitude.
なお、図３（ｂ）に示す３次元の時空間画像においても、正弦波関数を3次元に拡張することで、同様にケーブル領域３３０におけるケーブルの振幅Aを算出することができる。 In the three-dimensional spatiotemporal image shown in FIG. 3B, the cable amplitude A in the cable region 330 can be similarly calculated by extending the sine wave function to three dimensions.
次に、ステップ４０の評価部１４０が、ステップ３０で算出した正弦波関数（定常波関数）のパラメータに基づいて、ケーブルの弛みを評価する処理について説明する。本実施形態では、算出したパラメータの中の振幅Aを用いてケーブルの弛みを評価する。しかしながら、これに限定されず、他のパラメータを用いてケーブルの弛みを評価してもよく、また、これらのパラメータを組み合わせてケーブルの弛みを評価してもよい。 Next, a process in which the evaluation unit 140 in step 40 evaluates cable slack based on the parameters of the sine wave function (standing wave function) calculated in step 30 will be described. In this embodiment, the slack of the cable is evaluated using the amplitude A in the calculated parameter. However, the present invention is not limited to this, and the slack of the cable may be evaluated using other parameters, or the slack of the cable may be evaluated by combining these parameters.
図４は、ケーブルの振幅Aと、弛みの程度を示す評価値（指標）との関係を示すグラフの一例である。弛みの程度を示す評価値については、あらかじめ振幅の大きさに応じて設定しておくものとする。図示する例では、例えば、０≦振幅A＜１０の場合は、評価値「１」と決定し、１０≦A＜ｎの場合は、評価値「２」と決定する。また、評価部１４０は、振幅Aが所定の閾値を超えた場合、または、所定の評価値以上の場合に、ケーブルの交換などの保守作業が必要であると判定し、評価値とともに警告情報（アラーム）を評価結果として出力することとしもよい。 FIG. 4 is an example of a graph showing the relationship between the cable amplitude A and the evaluation value (index) indicating the degree of slack. The evaluation value indicating the degree of looseness is set in advance according to the amplitude. In the illustrated example, for example, the evaluation value “1” is determined when 0 ≦ amplitude A <10, and the evaluation value “2” is determined when 10 ≦ A <n. Further, the evaluation unit 140 determines that maintenance work such as cable replacement is necessary when the amplitude A exceeds a predetermined threshold value or is equal to or greater than a predetermined evaluation value, and warning information ( (Alarm) may be output as an evaluation result.
そして、表示部１５０は、評価部１４０が評価した評価結果（評価値、警告情報など）をディスプレイなどの出力装置に表示する。 The display unit 150 displays the evaluation result (evaluation value, warning information, etc.) evaluated by the evaluation unit 140 on an output device such as a display.
以上説明した本実施形態では、一般的な性能のビデオカメラで撮像し、ケーブルの振動に追従できずにぼやけたケーブルの画像であっても、一定時間、撮影したケーブルの画像を集約することで、画像上の見かけの変化に基づいたケーブルの振動に関する特徴を定量的に解析することができる。すなわち、画像処理技術を用いてケーブルの振動を定量的に解析し、より効率的にケーブルの弛みを検出することができる。 In the present embodiment described above, images of a general-purpose video camera are captured, and even if the image of a blurred cable cannot follow the vibration of the cable, the captured cable images are collected for a certain period of time. The characteristics relating to the vibration of the cable based on the apparent change in the image can be quantitatively analyzed. That is, the cable vibration can be quantitatively analyzed using an image processing technique, and the slack of the cable can be detected more efficiently.
また、本実施形態では、時空間画像を定常波モデルに当てはめることにより、ケーブル以外の物体が時空間画像に現れている場合であっても、ケーブル領域を適切に抽出することができる。 Further, in the present embodiment, by applying the spatiotemporal image to the standing wave model, the cable region can be appropriately extracted even when an object other than the cable appears in the spatiotemporal image.
また、本実施形態では、複数の振動モードを有するケーブルの場合には、複数の定常波関数を当てはめることで、適切なパラメータA、w、kを算出することができる。 In the present embodiment, in the case of a cable having a plurality of vibration modes, appropriate parameters A, w, and k can be calculated by applying a plurality of standing wave functions.
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、環境外乱やノイズによる影響を緩和するとともに、ケーブルの振動自体への信頼性について考慮する必要がある。すなわち、ケーブルは、風の影響により、一定の振動を繰り返しているが、突風などの擾乱が不規則に発生する場合がある。このような不規則に発生する突風などの擾乱による影響を、統計モデルを用いて排除し、定常波の中で安定的な振動成分を検出することとしてもよい。 In addition, this invention is not limited to said embodiment, Many deformation | transformation are possible within the range of the summary. For example, it is necessary to mitigate the effects of environmental disturbances and noise and to consider the reliability of the cable vibration itself. That is, the cable repeats constant vibration due to the influence of wind, but disturbances such as gusts may occur irregularly. The influence of disturbances such as gusts that occur irregularly may be eliminated using a statistical model, and a stable vibration component may be detected in a standing wave.
これには、上記実施形態では、ステップ２０で時空間画像を生成する際に、時間方向についての重み付けを行ったが、さらに空間内についても重み付けを行うことで対応できる。具体的には、2枚の連続する画像（画像フレーム）について、双方の画像の同じ位置の画素の輝度について、一定時間内における生起頻度（ヒストグラム）を考慮する。つまり、一定以上の頻度をもった画素のみを用いて時空間画像を生成するものとする。ここで、一定時間内の画像中の全ての画素についての頻度分布を求め、それを一つの集合と見なす。ガウス分布モデルを考えると、分散がｎσ未満のデータ（バラつきが少ないデータ）を有効とし、分散がｎσ以上のデータ（バラつきが大きいデータ）を無効とする。なお、ｎは所定の実数倍である。そして、有効としたデータのみを用いて時空間画像を生成する。すなわち、一定時間内で連続する画像間での各画素の輝度の生起頻度を算出し、算出した生起頻度を用いて有効な画素を特定し、特定した有効な画素の輝度のみを用いて時空間画像を生成する。 In this embodiment, when the spatiotemporal image is generated in step 20, weighting in the time direction is performed. However, it is possible to cope with this by performing weighting in the space. Specifically, for two consecutive images (image frames), the occurrence frequency (histogram) within a certain time is considered for the luminance of the pixel at the same position in both images. That is, the spatiotemporal image is generated using only pixels having a certain frequency or more. Here, the frequency distribution for all the pixels in the image within a certain time is obtained, and this is regarded as one set. Considering a Gaussian distribution model, data with a variance of less than nσ (data with little variation) is valid, and data with a variance of nσ or more (data with great variance) is invalidated. Note that n is a predetermined real number multiple. Then, a spatiotemporal image is generated using only valid data. In other words, the occurrence frequency of the luminance of each pixel between consecutive images within a certain time is calculated, the effective pixel is identified using the calculated occurrence frequency, and the spatio-temporal only using the luminance of the identified effective pixel Generate an image.
１００ 画像入力部
１１０ データ蓄積部
１２０ 時空間画像生成部
１３０ パラメータ算出部
１４０ 評価部
１５０ 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Image input part 110 Data storage part 120 Space-time image generation part 130 Parameter calculation part 140 Evaluation part 150 Display part
Claims (9)
前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶手段に記憶する画像入力手段と、
前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成手段と、
前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出手段と、
前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価手段と、を有すること
を特徴とするケーブル弛み検知装置。 A cable slack detection device for detecting cable slack,
An image input unit that captures images of the cable for a predetermined time, inputs a plurality of continuous images in time series, and stores the images in a storage unit;
A spatiotemporal image generation means for generating a spatiotemporal image by integrating the luminance for each pixel of the plurality of images;
A calculation unit that applies a cable region in which the cable is displayed in the generated spatiotemporal image to a standing wave function, and calculates a parameter of the standing wave function using a least square method;
And an evaluation means for evaluating the slack of the cable using the calculated parameter.
前記定常波関数のパラメータには、振幅が含まれること
を特徴とするケーブル弛み検知装置。 The cable slack detection device according to claim 1,
A cable slack detection device, wherein the parameter of the standing wave function includes an amplitude.
前記算出手段は、前記時空間画像のケーブル領域を複数の定常波関数に当てはめ、当該複数の定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出すること
を特徴とするケーブル弛み検知装置。 The cable slack detection device according to claim 1 or 2,
The cable slack detection apparatus characterized in that the calculation means applies a cable region of the spatiotemporal image to a plurality of standing wave functions and calculates parameters of the plurality of standing wave functions using a least square method.
前記時空間画像生成手段は、一定時間内で連続する画像間での各画素の輝度の生起頻度を算出し、算出した生起頻度を用いて有効な画素を特定し、特定した有効な画素の輝度のみを用いて時空間画像を生成すること
を特徴とするケーブル弛み検知装置。 The cable slack detection device according to any one of claims 1 to 3,
The spatiotemporal image generation means calculates the frequency of occurrence of the luminance of each pixel between consecutive images within a predetermined time, identifies the effective pixel using the calculated occurrence frequency, and determines the luminance of the identified effective pixel A cable slack detection device characterized by generating a spatio-temporal image using only.
前記ケーブルを所定の時間撮像した、時系列に連続した複数の画像を入力し、記憶部に記憶する画像入力ステップと、
前記複数の画像の画素毎に輝度を積算して、時空間画像を生成する時空間画像生成ステップと、
前記生成した時空間画像における前記ケーブルが表示されているケーブル領域を、定常波関数に当てはめ、当該定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出する算出ステップと、
前記算出したパラメータを用いてケーブルの弛みを評価する評価ステップと、を有すること
を特徴とするケーブル弛み検知方法。 A cable slack detection method for detecting slack in a cable performed by a computer,
An image input step of inputting a plurality of continuous images in time series obtained by imaging the cable for a predetermined time, and storing the images in a storage unit;
A spatiotemporal image generation step of generating a spatiotemporal image by integrating the luminance for each pixel of the plurality of images;
A calculation step of fitting a cable region in which the cable is displayed in the generated spatiotemporal image to a standing wave function, and calculating a parameter of the standing wave function using a least square method;
A cable slack detection method comprising: an evaluation step of evaluating slack of the cable using the calculated parameter.
前記定常波関数のパラメータには、振幅が含まれること
を特徴とするケーブル弛み検知方法。 The cable slack detection method according to claim 5,
A cable slack detection method, wherein the parameter of the standing wave function includes an amplitude.
前記算出ステップは、前記時空間画像のケーブル領域を複数の定常波関数に当てはめ、当該複数の定常波関数のパラメータを最小２乗法を用いて算出すること
を特徴とするケーブル弛み検知方法。 The cable slack detection method according to claim 5 or 6,
The cable slack detection method, wherein the calculating step applies the cable region of the spatio-temporal image to a plurality of standing wave functions, and calculates parameters of the plurality of standing wave functions using a least square method.
前記時空間画像生成ステップは、一定時間内で連続する画像間での各画素の輝度の生起頻度を算出し、算出した生起頻度を用いて有効な画素を特定し、特定した有効な画素の輝度のみを用いて時空間画像を生成すること
を特徴とするケーブル弛み検知方法。 The cable slack detection method according to any one of claims 5 to 7,
The spatio-temporal image generation step calculates the frequency of occurrence of the luminance of each pixel between images that are continuous within a predetermined time, specifies an effective pixel using the calculated occurrence frequency, and determines the luminance of the specified effective pixel A cable slack detection method characterized by generating spatio-temporal images using only
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