JP5879990B2 - 付着物検出装置及び付着物検出方法 - Google Patents

付着物検出装置及び付着物検出方法 Download PDF

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Description

本発明は、自動車等の車両に搭載可能な付着物検出装置及び付着物検出方法に関する。
従来より、自動車等の車両に搭載され、フロントガラスに付着した雨滴等の付着物を撮像手段を用いて検出する付着物検出装置が知られている。
一例を挙げれば、撮像装置の焦点距離を無限遠に設定するとともに、同撮像装置を通じて得られる画像情報を画像処理部で複数のサブ画像に分割し、該分割されたサブ画像の画像情報別に分散値を求める。そして、分散値を求めた後は、各対応するサブ画像別に、今回得られた画像情報から算出した分散値と記憶部に記憶されている前回得られた画像情報から算出した分散値との差分演算を行い、この差分値に所定の演算処理を施した値をそれらサブ画像の数の分だけ積算した値に基づいて降雨の有無を検出する付着物検出装置等である(例えば、特許文献1参照)。
しかしながら、フロントガラスに付着した雨滴等の付着物を検出する際には、フロントガラスからの反射光等の不要光も撮像手段に入射するため、精度の良い付着物検出が困難であるという問題があった。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、付着物を精度よく検出可能な付着物検出装置及び付着物検出方法を提供することを課題とする。
本付着物検出装置は、付着物が付着する対象物の所定領域を照明する照明手段と、前記照明手段及び前記照明手段以外の光で照明された前記所定領域の第1の撮像情報を生成する第1の撮像情報生成手段と、前記照明手段以外の光のみで照明された前記所定領域の第2の撮像情報を生成する第2の撮像情報生成手段と、前記照明手段のみで照明された前記所定領域の第3の撮像情報を生成する第3の撮像情報生成手段と、前記第1の撮像情報、前記第2の撮像情報、及び前記第3の撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する付着物判別手段と、を有することを要件とする。
開示の技術によれば、付着物を精度よく検出可能な付着物検出装置及び付着物検出方法を提供できる。
第1の実施の形態に係る付着物検出装置の概略構成を例示する模式図である。 車両前方を撮像する様子を説明する図である。 車両前方の撮像画像を例示する図である。 フロントガラスの外壁面に付着物が付着している様子を例示する図である。 車両前方及びフロントガラスの付着物の撮像画像を例示する図である。 フロントガラスの付着物の撮像画像を例示する図(その1)である。 画像処理手段の機能を例示する図である。 画像処理手段の構成を例示する図である。 第3の撮像情報生成手段の動作を説明するフローチャート(その1)である。 画像処理手段全体の動作を説明するフローチャート(その1)である。 複数の画素を有する画像センサを平面視した図である。 フロントガラスの付着物の撮像画像を例示する図(その2)である。 付着物検出領域の設定例を示す図である。 第3の撮像情報生成手段の動作を説明するフローチャート(その2)である。 画像処理手段全体の動作を説明するフローチャート(その2)である。
以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
なお、以下の実施の形態では、付着物検出装置を自動車等の車両に搭載し、車両のフロントガラスに付着した雨滴等の付着物を検出する例を示すが、これに限定されることはない。例えば、付着物検出装置を用いて、建物のガラス等に付着した雨滴等の付着物を検出すること等が可能である。
〈第1の実施の形態〉
図1は、第1の実施の形態に係る付着物検出装置10の概略構成を例示する模式図である。図1を参照するに、付着物検出装置10は、撮像ユニット20と、画像処理手段30とを有する。なお、101は車両のフロントガラスを示している。なお、フロントガラス101は、本発明に係る付着物が付着する対象物の代表的な一例である。又、フロントガラス101は、本発明に係る車両の一部を構成する透明部材の代表的な一例である。
撮像ユニット20は、例えば、車両のフロントガラス101の近傍(例えば、図示しないルームミラー付近)に設置されている。撮像ユニット20は、光源21と、コリメートレンズ22と、撮像レンズ23と、画像センサ24とを有する。光源21は、フロントガラス101に付着した付着物を検出するために設けられた光源であり、フロントガラス101の一方の面側(内壁面側)からフロントガラス101に向けて光を照明する機能を有する。
光源21は、フロントガラス101に付着した付着物を検出する付着物検出領域102を少なくとも照明できる位置に配置されている。例えば、付着物検出領域102がフロントガラス101の下端側であれば、光源21は、少なくともフロントガラス101の下端側を照明できる位置に配置される。又、付着物検出領域102がフロントガラス101の上端側及び下端側であれば、光源21は、少なくともフロントガラス101の上端側及び下端側を照明できる位置に配置される。又、付着物検出領域102がフロントガラス101の全面であれば、光源21は、少なくともフロントガラス101の全面を照明できる位置に配置される。なお、付着物検出領域102を確実に照明するため、複数の光源21を配置してもよい。
光源21としては、例えば、発光ダイオード(LED)や半導体レーザ(LD)等を用いることができる。又、光源21の発振波長としては、例えば、可視光や赤外光等を用いることができる。
但し、光源21の光で対向車両の運転者や歩行者等を眩惑するのを回避する必要がある。そのため、光源21の発振波長としては、可視光よりも波長が長く、かつ、後述の画像センサ24の受光感度が及ぶ範囲の波長(例えば800nm以上1000nm以下の赤外光領域の波長)を選択することが好ましい。
光源21からの照明光はコリメートレンズ22により略平行光とされ、フロントガラス101に入射する。但し、コリメートレンズ22は、必要に応じて設ければよい。なお、光源21及びコリメートレンズ22は、本発明に係る照明手段の代表的な一例である。又、付着物検出領域102は、本発明に係る所定領域の代表的な一例である。
撮像レンズ23及び画像センサ24は、フロントガラス101に対して光源21と同じ側に配置されており、光源21から雨滴等の付着物に照明された光の反射光や、車両外部からの入射光を撮像する機能を有する。本実施の形態では、撮像レンズ23の光軸が水平方向を向くように配置しているが、これに限定されることはない。なお、光源21は、光源21から雨滴等の付着物に照明された光の反射光が撮像レンズ23を介して画像センサ24へ入射する位置に配置されている。
撮像レンズ23は、例えば、複数のレンズから構成され、焦点がフロントガラス101の位置よりも遠方に設定されている。撮像レンズ23の焦点位置は、例えば、無限遠又は無限遠とフロントガラス101との間に設定することができる。
画像センサ24は、撮像レンズ23を透過した光を受光する2次元配置された複数の画素で構成され、画素毎に入射光を光電変換する機能を有する。画像センサ24は、例えば、2次元配置された数十万個程度の画素で構成されている。画像センサ24としては、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等を用いることができる。なお、画像センサ24の入射側に、例えば、各画素に対応するマイクロレンズ等を設け、画像センサ24への集光効率を上げる構成にしてもよい。
画像センサ24の後段には図示しない信号処理部が設けられている。信号処理部は、画像センサ24で光電変換されたアナログ電気信号(画像センサ24の各画素への入射光量に対応した電気信号)をデジタル電気信号に変換して出力する機能を有する。信号処理部は、画像処理手段30と電気的に接続されており、信号処理部から出力されたデジタル電気信号は画像処理手段30に入力される。
光源21を消灯し、図2に示すように車両の前方を撮像すると、例えば、図3のような撮像画像が得られる。又、図4に示すように、フロントガラス101の外壁面に雨滴等の付着物103が付着している場合に、光源21を点灯すると、光源21からフロントガラス101の外壁面に付着した付着物103に照明された光は、付着物103と空気との界面で反射し、撮像レンズ23を経由して画像センサ24に入射する。そのため、例えば、図3に示す画像に付着物画像104(雨滴等の付着物103の画像)が重畳された図5に示すような撮像画像が得られる。
ここで、図5の撮像画像の撮像情報から図3の撮像画像の撮像情報を差し引くことで、背景画像がない図6に示すような付着物画像104が得られ、付着物103が検出できるとも考えられる。しかしながら、フロントガラス101の外壁面から入ってくる背景の光と、付着物103からの反射光以外に、フロントガラス101からの反射光等の不要光も撮像ユニット20に入射する。そのため、単純に図5の撮像画像の撮像情報から図3の撮像画像の撮像情報を差し引いても、実際には、図6のような撮像画像は得られない。
そこで、本実施の形態では、付着物103の良好な撮像画像が得られるように画像処理手段30を構成している。以下、画像処理手段30の構成について、詳説する。
図7は、画像処理手段の機能を例示する図である。図7を参照するに、画像処理手段30は、第1の撮像情報生成手段31と、第2の撮像情報生成手段32と、第3の撮像情報生成手段33と、付着物判別手段34とを有する。図7において、30aは前述の信号処理部から出力されたデジタル電気信号を示しており、デジタル電気信号30aは第1の撮像情報生成手段31、第2の撮像情報生成手段32、及び第3の撮像情報生成手段33に入力される。
第1の撮像情報生成手段31は、光源21を点灯して光源21で照明された付着物検出領域102の撮像情報と、光源21以外の光で照明された付着物検出領域102の撮像情報とを含む第1の撮像情報Dを生成する機能を有する。例えば、フロントガラス101の付着物検出領域102に付着物103が付着している場合には、第1の撮像情報生成手段31において、図5に対応する第1の撮像情報Dが生成される。
第2の撮像情報生成手段32は、光源21を消灯し、光源21以外の光で照明された付着物検出領域102の第2の撮像情報Dを生成する機能を有する。例えば、第2の撮像情報生成手段32において、図3に対応する第2の撮像情報Dが生成される。
第3の撮像情報生成手段33は、外光を遮光した状態で光源21を点灯し、光源21のみで照明された付着物検出領域102の第3の撮像情報Dを生成する機能を有する。これにより、光源21を点灯した際のフロントガラス101からの反射光等の不要光のみの情報である第3の撮像情報Dが得られる。
付着物判別手段34は、第1の撮像情報生成手段31、第2の撮像情報生成手段32、及び第3の撮像情報生成手段33がそれぞれ生成した第1の撮像情報D、第2の撮像情報D、及び第3の撮像情報Dに基づいて付着物検出領域102に雨滴等の付着物103が付着しているか否かを判別し、判別情報30bを出力する機能を有する。
画像処理手段30は、例えば、図8に示すCPU44、RAM45、ROM46、FROM47等により構成できる。CPU44は画像処理手段30としての機能を実現するとともに、光源21や画像センサ24を駆動する周辺IC51を制御する機能等を有する。RAM45は撮像情報や演算結果等を保持する機能を有する。ROM46は制御プログラム等を格納する機能を有する。FROM47は調整値等を保持させる不揮発性メモリである。なお、CPU44、RAM45、ROM46、FROM47、周辺IC51等は、バス52を介して信号の送受信が可能とされている。
ここで、フローチャートを参照しながら、画像処理手段30の具体的な動作について説明する。まず、第3の撮像情報生成手段33の動作について説明する。図9は、第3の撮像情報生成手段33の動作を説明するフローチャートである。図9に示すフローチャートに対応するプログラムは、図8のROM46に格納することができ、CPU44により実行することができる。
まず、ステップS101では、付着物検出領域102に外光(光源21の照明光及びその反射光以外の光)が入らないように遮光する。次に、ステップS102では、第3の撮像情報生成手段33は、光源21を点灯し、光源21のみで照明された付着物検出領域102の第3の撮像情報Dを生成する。これにより、フロントガラス101からの反射光等の不要光のみの情報である第3の撮像情報Dが得られる。次に、ステップS103では、第3の撮像情報生成手段33は、ステップS102で生成した第3の撮像情報Dを記憶手段である図8のFROM47に保持(記憶)する。
ステップS101〜S103の処理は、予め行っておけば繰り返し行う必要はない。ステップS101〜S103の処理は、例えば、車両工場において、車両の組立工程や調整工程で行うことが好適である。車両の組立工程や調整工程では車両全体を暗部に置くことで、容易に外光を遮光できるからである。
次に、画像処理手段30全体の動作について説明する。図10は、画像処理手段30全体の動作を説明するフローチャートである。図10に示すフローチャートに対応するプログラムは、図8のROM46に格納することができ、CPU44により実行することができる。
まず、ステップS201では、第1の撮像情報生成手段31は、車両の走行時に光源21を点灯して光源21で照明された付着物検出領域102の撮像情報と、光源21以外の光で照明された付着物検出領域102の撮像情報とを含む第1の撮像情報Dを生成する。
次に、ステップS202では、第2の撮像情報生成手段32は、車両の走行時に光源21を消灯し、光源21以外の光で照明された付着物検出領域102の第2の撮像情報Dを生成する。次に、ステップS203では、付着物判別手段34は、予めFROM47に記憶されている第3の撮像情報Dを取得する(読み出す)。
次に、ステップS204では、付着物判別手段34は、式1の演算を実行し、撮像情報Dを算出する。
D=D−D−D・・・(式1)
なお、図11に示すように画像センサ24は複数の画素を有するため、ステップS204の演算は画素毎に行う。例えば、付着物検出領域102内にa〜a10、b〜b10、c〜c10の画素があるとすれば、各画素について順番にステップS204の演算を行う。その結果、図12のような付着物画像104のみの撮像画像が得られる。
次に、ステップS205では、付着物判別手段34は、付着物検出領域102に対応する全画素についての撮像情報D(例えば、図12に示す撮像画像)に基づいて、雨滴等の付着物103の有無を判定する。具体的には、例えば、撮像情報Dを一定の閾値で二値化した後、ラベリング処理を行い、各領域の大きさで雨滴等の付着物103の有無を判定することができる。又、撮像情報Dから輪郭を抽出し、その周囲の長さで雨滴等の付着物103の有無を判定してもよい。
なお、走行中に第1の撮像情報Dと第2の撮像情報Dを生成するので、背景が変化して正常な画像処理ができない場合も有り得る。この場合には、例えば、動き検出アルゴリズムを用いて、背景の移動を補正すればよい。
又、図13に示すように、撮像範囲の一部にボンネット105等の車両の一部が入るように撮像ユニット20の画角等を設定し、付着物検出領域102をボンネット105等の車両の一部に設定することにより、走行中の背景が変化しないようにしてもよい。つまり、付着物検出領域102は、フロントガラス101において、フロントガラス101を介してボンネット105等の車両の一部が撮像される撮像範囲に設けることができる。
このように、第1の実施の形態では、第1の撮像情報Dから第2の撮像情報Dを減算するとともに、フロントガラス101からの反射光等の不要光のみの情報である第3の撮像情報Dを減算して撮像情報Dを算出し、撮像情報Dに基づいて雨滴等の付着物の有無を判定する。これにより、フロントガラス101からの反射光等の不要光のみの情報である第3の撮像情報Dを除去できるため、付着物を精度よく検出することができる。
又、第1の撮像情報生成手段31、第2の撮像情報生成手段32、及び第3の撮像情報生成手段33は、それぞれ異なるタイミングで動作するため、1つの撮像ユニット20と、1つの画像処理手段30とにより実現できる。これにより、付着物検出装置10を低価格化することができる。
〈第2の実施の形態〉
車両の走行時には背景の明るさが変わるため、それに対応して露光時間を変えることにより、雨滴等の付着物103のより良好な撮像画像が得られる。具体的には、最も入射光の多い第1の撮像情報生成時より、第2の撮像情報生成時の露光時間を短くするにより、より適正に雨滴等の付着物を検出できる。又、露光時間を変えた場合には、露光時間の違いを考慮した演算を行うことにより、より適正に雨滴等の付着物を検出できる。
例えば、第1の撮像情報をD、第2の撮像情報をD、第3の撮像情報をDとする。又、第1の撮像情報D取得時の露光時間をt1、第2の撮像情報D取得時の露光時間をt、第3の撮像情報D取得時の露光時間をtとする。そして、露光時間t1を基準とし、第2の撮像情報D取得時の露光時間t、第3の撮像情報D取得時の露光時間tとを加味して、新たに第2の撮像情報Dを補正した第4の撮像情報D、第3の撮像情報Dを補正した第5の撮像情報Dを算出する。そして、第1の撮像情報Dから第4の撮像情報D及び第5の撮像情報をDを減算して、露光時間を加味した撮像情報D'を算出する。
具体的には、下記式2〜式4により算出する。
=D×t/t・・・(式2)
=D×t/t・・・(式3)
D'=D−D−D・・・(式4)
これにより、露光条件の違いに伴う撮像情報の違いを補正できる。なお、第1の実施の形態と同様に、上記演算は画素毎に行う。その結果、図12のような付着物画像104が得られる。
ここで、フローチャートを参照しながら、画像処理手段30の具体的な動作について説明する。まず、第3の撮像情報生成手段33の動作について説明する。図14は、第3の撮像情報生成手段33の動作を説明するフローチャートである。図14に示すフローチャートに対応するプログラムは、図8のROM46に格納することができ、CPU44により実行することができる。
まず、図9と同様にステップS101及びS102を実行する。次に、ステップS303では第3の撮像情報生成手段33は、ステップS102で生成した第3の撮像情報Dと、その時の露光時間tを図8のFROM47に記憶する。
ステップS101、S102、及びS303の処理は、図9の場合と同様に、予め行っておけば繰り返し行う必要はない。ステップS101、S102、及びS303の処理は、図9の場合と同様な理由により、例えば、車両工場において、車両の組立工程や調整工程で行うことが好適である。
次に、画像処理手段30全体の動作について説明する。図15は、画像処理手段30全体の動作を説明するフローチャートである。図15に示すフローチャートに対応するプログラムは、図8のROM46に格納することができ、CPU44により実行することができる。
まず、ステップS401では、第1の撮像情報生成手段31は、車両の走行時に光源21を点灯して光源21で照明された付着物検出領域102の撮像情報と、光源21以外の光で照明された付着物検出領域102の撮像情報とを含む第1の撮像情報Dを生成する。そして、その時の露光時間tを図8のFROM47に記憶する。
次に、ステップS402では、第2の撮像情報生成手段32は、車両の走行時に光源21を消灯し、光源21以外の光で照明された付着物検出領域102の第2の撮像情報Dを生成する。そして、その時の露光時間tを図8のFROM47に記憶する。次に、ステップS403では、付着物判別手段34は、予めFROM47に記憶されている第3の撮像情報D及び露光時間tを取得する(読み出す)。
次に、ステップS404では、付着物判別手段34は、前述の式2〜式4の演算を実行し、露光時間を加味した撮像情報D'を算出する。なお、図11に示すように画像センサ24は複数の画素を有するため、ステップS404の演算は画素毎に行う。例えば、付着物検出領域102内にa〜a10、b〜b10、c〜c10の画素があるとすれば、各画素について順番にステップS404の演算を行う。その結果、図12のような付着物画像104のみの撮像画像が得られる。
次に、ステップS405では、付着物判別手段34は、付着物検出領域102に対応する全画素についての撮像情報D'(例えば、図12に示す撮像画像)に基づいて、雨滴等の付着物103の有無を判定する。具体的な判定方法は、第1の実施の形態の場合と同様である。
このように、第2の実施の形態では、付着物判別手段34は、第1の撮像情報Dを生成する際の第1の露光時間tと、第2の撮像情報Dを生成する際の第2の露光時間tとに基づいて、第2の撮像情報Dを補正して第4の撮像情報Dを生成する。又、第1の露光時間tと、第3の撮像情報Dを生成する際の第3の露光時間tとに基づいて、第3の撮像情報Dを補正して第5の撮像情報Dを生成する。
更に、第1の撮像情報D、第4の撮像情報D、及び第5の撮像情報Dに基づいて、付着物検出領域102に付着物が付着しているか否かを判別する。具体的には、第1の撮像情報Dから第4の撮像情報Dを減算するとともに、第5の撮像情報Dを減算して撮像情報D'を算出し、撮像情報D'に基づいて雨滴等の付着物の有無を判定する。
その結果、第1の実施の形態の効果に加えて、更に以下の効果を奏する。すなわち、露光時間の違いが補正された付着物のより良好な撮像画像が得られるため、付着物をより精度よく検出することができる。
以上、好ましい実施の形態について詳説したが、上述した実施の形態に制限されることはなく、特許請求の範囲に記載された範囲を逸脱することなく、上述した実施の形態に種々の変形及び置換を加えることができる。
10 付着物検出装置
20 撮像ユニット
21 光源
22 コリメートレンズ
23 撮像レンズ
24 画像センサ
30 画像処理手段
30a デジタル電気信号
30b 判別情報
31 第1の撮像情報生成手段
32 第2の撮像情報生成手段
33 第3の撮像情報生成手段
34 付着物判別手段
44 CPU
45 RAM
46 ROM
47 FROM
51 周辺IC
52 バス
101 フロントガラス
102 付着物検出領域
103 付着物
104 付着物画像
105 ボンネット
第1の撮像情報
第2の撮像情報
第3の撮像情報
特開2006−292543号公報

Claims (12)

  1. 付着物が付着する対象物の所定領域を照明する照明手段と、
    前記照明手段及び前記照明手段以外の光で照明された前記所定領域の第1の撮像情報を生成する第1の撮像情報生成手段と、
    前記照明手段以外の光のみで照明された前記所定領域の第2の撮像情報を生成する第2の撮像情報生成手段と、
    前記照明手段のみで照明された前記所定領域の第3の撮像情報を生成する第3の撮像情報生成手段と、
    前記第1の撮像情報、前記第2の撮像情報、及び前記第3の撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する付着物判別手段と、を有する付着物検出装置。
  2. 前記第1の撮像情報生成手段は、前記所定領域が前記照明手段以外の光から遮光されていない状態、かつ、前記照明手段が点灯している状態で前記第1の撮像情報を生成し、
    前記第2の撮像情報生成手段は、前記所定領域が前記照明手段以外の光から遮光されていない状態、かつ、前記照明手段が消灯している状態で前記第2の撮像情報を生成し、
    前記第3の撮像情報生成手段は、前記所定領域が前記照明手段以外の光から遮光されている状態、かつ、前記照明手段が点灯している状態で前記第3の撮像情報を生成する請求項1記載の付着物検出装置。
  3. 前記付着物判別手段は、前記第1の撮像情報から前記第2の撮像情報及び前記第3の撮像情報を減算した撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する請求項1又は2記載の付着物検出装置。
  4. 前記付着物判別手段は、前記第1の撮像情報を生成する際の第1の露光時間と、前記第2の撮像情報を生成する際の第2の露光時間とに基づいて、前記第2の撮像情報を補正して第4の撮像情報を生成し、
    前記第1の露光時間と、前記第3の撮像情報を生成する際の第3の露光時間とに基づいて、前記第3の撮像情報を補正して第5の撮像情報を生成し、
    前記第1の撮像情報、前記第4の撮像情報、及び前記第5の撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する請求項1又は2記載の付着物検出装置。
  5. 前記付着物判別手段は、前記第1の撮像情報から前記第4の撮像情報及び前記第5の撮像情報を減算した撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する請求項4記載の付着物検出装置。
  6. 前記第1の露光時間は、前記第2の露光時間以下に設定されている請求項4又は5記載の付着物検出装置。
  7. 前記付着物が付着する対象物は、車両の一部を構成する透明部材であり、
    前記所定領域は、前記透明部材において、前記透明部材を介して前記車両の一部が撮像される撮像範囲に設けられている請求項1乃至6の何れか一項記載の付着物検出装置。
  8. 検出対象物の所定領域を照明手段で照明し、前記照明手段及び前記照明手段以外の光で照明された前記所定領域の第1の撮像情報を生成する第1の撮像情報生成工程と、
    前記照明手段を消灯し、前記照明手段以外の光のみで照明された前記所定領域の第2の撮像情報を生成する第2の撮像情報生成工程と、
    前記所定領域が前記照明手段以外の光から遮光されている状態、かつ、前記照明手段が点灯している状態で、前記照明手段のみで照明された前記所定領域の第3の撮像情報を生成する第3の撮像情報生成工程と、
    前記第1の撮像情報、前記第2の撮像情報、及び前記第3の撮像情報に基づいて、前記所定領域に付着物が付着しているか否かを判別する付着物判別工程と、を有する付着物検出方法。
  9. 前記付着物判別工程では、前記第1の撮像情報から前記第2の撮像情報及び前記第3の撮像情報を減算した撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する請求項8記載の付着物検出方法。
  10. 前記第1の撮像情報生成工程では、前記第1の撮像情報を生成する際の第1の露光時間を記憶手段に記憶し、
    前記第2の撮像情報生成工程では、前記第2の撮像情報を生成する際の第2の露光時間を記憶手段に記憶し、
    前記第3の撮像情報生成工程では、前記第3の撮像情報を生成する際の第3の露光時間を記憶手段に記憶し、
    前記付着物判別工程では、前記第1の露光時間と前記第2の露光時間とに基づいて、前記第2の撮像情報を補正して第4の撮像情報を生成し、
    前記第1の露光時間と前記第3の露光時間とに基づいて、前記第3の撮像情報を補正して第5の撮像情報を生成し、
    前記第1の撮像情報、前記第4の撮像情報、及び前記第5の撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する請求項8記載の付着物検出方法。
  11. 前記付着物判別工程では、前記第1の撮像情報から前記第4の撮像情報及び前記第5の撮像情報を減算した撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する請求項10記載の付着物検出方法。
  12. 対象物に付着する付着物を検出する付着物検出装置を搭載した車両であって、
    前記付着物検出装置は、
    前記対象物の所定領域を照明する照明手段と、
    前記照明手段及び前記照明手段以外の光で照明された前記所定領域の第1の撮像情報を生成する第1の撮像情報生成手段と、
    前記照明手段以外の光のみで照明された前記所定領域の第2の撮像情報を生成する第2の撮像情報生成手段と、
    前記照明手段のみで照明された前記所定領域の第3の撮像情報を生成する第3の撮像情報生成手段と、
    前記第1の撮像情報、前記第2の撮像情報、及び前記第3の撮像情報に基づいて、前記所定領域に前記付着物が付着しているか否かを判別する付着物判別手段と、を有することを特徴とする車両。
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