JP5891723B2 - Imaging method and imaging unit - Google Patents

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Description

本発明は、車両のフロントガラスの表面に付着する異物を検出するのに適した撮像方法および撮像ユニットに関する。   The present invention relates to an imaging method and an imaging unit suitable for detecting foreign matter adhering to the surface of a windshield of a vehicle.

従来、車両のフロントガラスの表面に付着する異物を検出するための画像処理システムとしては、特許文献1乃至4に記載されたものが知られている。
特許文献1には、車両のフロントウインドシールドの内壁に装着されて、雨滴の有無を光学的に検出する雨滴センサが開示されている。この雨滴センサは、プリズムの長手方向両側に発光素子及び受光素子を配置して構成される。発光素子からの光を平行光にしてプリズム本体に入射する。プリズム本体に入射した光は、フロントウインドシールドの外壁とプリズム本体の中央部上壁との間で反射された後、レンズ部からの光を集光して受光素子に入射する。
この方式では、フロントウインドシールドの外壁の雨滴の付着有無に応じて受光素子において生じる光量変化を計測することで雨滴の有無を判別している。
Conventionally, as an image processing system for detecting foreign matter adhering to the surface of a windshield of a vehicle, those described in Patent Documents 1 to 4 are known.
Patent Document 1 discloses a raindrop sensor that is attached to the inner wall of a front windshield of a vehicle and optically detects the presence or absence of raindrops. This raindrop sensor is configured by arranging a light emitting element and a light receiving element on both sides in the longitudinal direction of a prism. The light from the light emitting element is converted into parallel light and incident on the prism body. The light incident on the prism main body is reflected between the outer wall of the front windshield and the upper central wall of the prism main body, and then condenses the light from the lens portion and enters the light receiving element.
In this method, the presence or absence of raindrops is determined by measuring the change in the amount of light generated in the light receiving element in accordance with the presence or absence of raindrops on the outer wall of the front windshield.

特許文献2には、P偏光画像とS偏光画像を撮像できる撮像装置を用いて雨滴の有無を判別する雨滴検出装置が開示されている。光源から車両のフロントスクリーンに入射角がブリュースター角になる平行光束を照射し、撮像装置でフロントスクリーンに照射した光束の反射光を受光してS偏光画像とP偏光画像を撮像し、雨滴検出処理部は撮像したS偏光画像とP偏光画像の反射率の差からフロントスクリーンに雨滴が付着しているか否を判別し、フロントスクリーンに雨滴が付着している場合の雨滴量を単純な構成で検出する。
特許文献3には、車両に付着した雨滴を撮像するための近距離用の第1の焦点距離と、車両の周辺を撮像するための遠距離用の第2の焦点距離とを採り得るレンズを備えた車載用監視装置が開示されている。
特許文献4には、画像処理装置と光源を備え、光源を照らしてガラスの外側の雨滴を撮像する画像処理システムが開示されている。
Patent Document 2 discloses a raindrop detection device that determines the presence or absence of raindrops using an imaging device that can capture a P-polarized image and an S-polarized image. A parallel light beam having an incident angle of Brewster's angle is irradiated from the light source to the front screen of the vehicle, and the reflected light of the light beam irradiated to the front screen is received by the imaging device to pick up an S-polarized image and a P-polarized image, thereby detecting raindrop The processing unit determines whether or not raindrops are attached to the front screen from the difference in reflectance between the captured S-polarized image and P-polarized image, and the amount of raindrops when raindrops are attached to the front screen has a simple configuration. To detect.
Patent Document 3 discloses a lens that can take a first focal length for a short distance for imaging raindrops attached to a vehicle and a second focal length for a long distance for imaging the periphery of the vehicle. A vehicle-mounted monitoring device provided is disclosed.
Patent Document 4 discloses an image processing system that includes an image processing device and a light source, and images raindrops outside the glass by illuminating the light source.

上述したように、特許文献1にあるような、発光素子と受光素子からなる雨滴センサを用いれば、フロントガラス面に付着した雨滴を検出できることが知られている。
しかしながら、フロントガラス面に密着配置する必要があり、検出領域が限定されることが課題であった。検出領域を大きくしようとすると、雨滴センサの光学系を大きくする必要があるため、センササイズと検出精度がトレードオフの関係となっている。
また、近年の車両においては、車両の走行状況や、障害物情報を撮影してドライバに警告したり、車両の制御を行うための撮像装置がフロントガラス面のルームミラー裏側に設置されているが、このような雨滴センサの取り付け位置との緩衝が課題となっている。
As described above, it is known that raindrops attached to the windshield surface can be detected by using a raindrop sensor composed of a light emitting element and a light receiving element as disclosed in Patent Document 1.
However, it is necessary to closely contact the windshield surface, and the detection area is limited. When trying to enlarge the detection area, it is necessary to enlarge the optical system of the raindrop sensor, so there is a trade-off between sensor size and detection accuracy.
Further, in recent vehicles, an imaging device is installed on the rear side of the rear-view mirror on the windshield to capture the vehicle running conditions and obstacle information to warn the driver and to control the vehicle. The buffering with the attachment position of such a raindrop sensor is an issue.

一方、特許文献2にあるような、撮像レンズと撮像素子からなる撮像装置を用いる方法が開示されている。特許文献2においては、検出領域は特許文献1のような専用センサに比べて、レンズ位置とレンズ画角の調整により検出領域を大きくとれるが、特許文献2では、レンズの焦点をフロントガラス面としているため、車両周辺状況を撮影するには車両周辺監視用の撮像装置を設置する必要があることが記載されている。
特許文献3にあるような、遠近両用の焦点を有するレンズを用いれば、フロントガラス面の雨滴と、車両周辺情報のそれぞれに焦点を合わせることができる。
しかしながら、フロントガラス面に焦点を合わせて雨滴を検出した場合、背景のコントラストが雨滴に映りこむとともに、輝点の位置も光源の位置に応じて変化してしまい雨滴の領域抽出を行うことは困難である。なお、発明者らは実験により、このような課題があることを確認した。
On the other hand, a method using an imaging device including an imaging lens and an imaging element as disclosed in Patent Document 2 is disclosed. In Patent Document 2, the detection area can be made larger by adjusting the lens position and the lens angle of view as compared with the dedicated sensor as in Patent Document 1, but in Patent Document 2, the focal point of the lens is the windshield surface. Therefore, it is described that it is necessary to install an imaging device for vehicle periphery monitoring in order to capture the vehicle periphery situation.
If a lens having a focal point for both near and near as in Patent Document 3 is used, it is possible to focus on raindrops on the windshield surface and vehicle periphery information.
However, when raindrops are detected by focusing on the windshield surface, the background contrast is reflected in the raindrops, and the position of the bright spot changes according to the position of the light source, making it difficult to extract the raindrop area. It is. The inventors have confirmed through experiments that there is such a problem.

また、特許文献3のように、レンズの領域分割により遠近の2焦点を形成することは単レンズであれば可能性があるが、一般に車両に搭載される撮像レンズは4枚〜6枚程度であり、このような複数枚レンズにおいて領域分割することは極めて困難である。
特許文献4によれば、ピント位置をずらして車両周辺の画像を合わせて撮影することが記載されている。なお、雨滴の多少を推定する内容が記載されていない。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的としては、光源からの光を照射したフロントガラス面上の光源照射領域における撮像画像から雨滴の付着状態を検出することが可能な撮像方法および撮像ユニットを提供することにある。
In addition, as in Patent Document 3, it is possible to form two focal points in the distance by dividing the lens area, but there is a possibility that it is a single lens, but generally there are about 4 to 6 imaging lenses mounted on a vehicle. In addition, it is extremely difficult to divide the region in such a plurality of lenses.
According to Patent Document 4, it is described that the focus position is shifted and images around the vehicle are taken together. In addition, the content which estimates some of raindrops is not described.
The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide an imaging method capable of detecting an attachment state of raindrops from a captured image in a light source irradiation area on a windshield surface irradiated with light from a light source. And providing an imaging unit.

上記の課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、フロントガラスに向けて光源から光を照射し、前記フロントガラスの表面に付着した雨滴によって反射された反射光を含む光を、前記フロントガラスに対して前記光源と同じ側に配置した撮像レンズにより集光して撮像素子により撮像する撮像方法において、前記撮像レンズの焦点は、前記フロントガラスの位置よりも遠方に設定し、前記光源からの光を照射したフロントガラス面上の光源照射領域における撮像画像を複数の領域に分割して、前記複数の領域画像に含まれる前記反射光に対応するスポットに含まれる画素に基づいて、前記フロントガラス面上における雨滴付着状態を検出する検出ステップを行い、前記検出ステップは、各領域画像における前記スポット内の画素の輝度に基づく、各領域画像の平均輝度の分散に基づいて前記雨滴付着状態を検出する撮像方法を特徴とする。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to claim 1 irradiates light from a light source toward the windshield, and includes light including reflected light reflected by raindrops attached to the surface of the windshield. In the imaging method in which light is collected by an imaging lens arranged on the same side as the light source with respect to the windshield and imaged by an imaging device, the focal point of the imaging lens is set farther than the position of the windshield, Based on pixels included in a spot corresponding to the reflected light included in the plurality of region images, by dividing the captured image in the light source irradiation region on the windshield surface irradiated with light from the light source into a plurality of regions, A detection step of detecting a raindrop adhesion state on the windshield surface is performed, and the detection step includes brightness of pixels in the spot in each region image. Based, and wherein the imaging method for detecting the raindrop adhesion state based on the variance of the average luminance of each region image.

本発明によれば、光源からの光を照射したフロントガラス面上の光源照射領域における撮像画像から雨滴の付着状態を検出することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the adhesion state of a raindrop is detectable from the captured image in the light source irradiation area | region on the windshield surface which irradiated the light from a light source.

自動車などの車両に搭載された撮像装置からの情報を用いて、車両の走行状態の制御を行ったり、ヘッドライトの制御を行ったり、ワイパーの制御を行ったり、各種の走行支援を行う画像処理システムを模式的に示した図。Image processing that controls the driving state of a vehicle, controls headlights, controls wipers, and performs various types of driving support using information from an imaging device mounted on a vehicle such as an automobile The figure which showed the system typically. 図1における撮像ユニットの構成について説明する図。The figure explaining the structure of the imaging unit in FIG. 撮像装置の構成を示す図。1 is a diagram illustrating a configuration of an imaging device. 光学フィルタのフィルタ領域の分割について説明する図。The figure explaining the division | segmentation of the filter area | region of an optical filter. 光学フィルタを特性によって分割するために光学フィルタに設けた分光フィルタを示す図。The figure which shows the spectral filter provided in the optical filter in order to divide | segment an optical filter according to a characteristic. センサ基板部の拡大図。The enlarged view of a sensor board | substrate part. 図2に示す撮像ユニットにより撮影された画像を写真で示す図。The figure which shows the image image | photographed with the imaging unit shown in FIG. 2 with a photograph. 雨滴の輝点検出を説明する図。The figure explaining the bright spot detection of a raindrop. 雨滴検出機能における光源設置角度について説明する図。The figure explaining the light source installation angle in a raindrop detection function. 3つの光源を配置した場合の例を示す図。The figure which shows the example at the time of arrange | positioning three light sources. 撮像装置の画角を考慮した設定した光源配置を示す図。The figure which shows the light source arrangement | positioning which considered the angle of view of the imaging device. 折り返しミラーを含む光源配置を示す図。The figure which shows light source arrangement | positioning containing a folding mirror. 空間的な間欠パターンを照明するためのパターン照明光学系を説明する図。The figure explaining the pattern illumination optical system for illuminating a spatial intermittent pattern. 雨滴検出における外乱光成分の処理について説明する図。The figure explaining the process of the disturbance light component in raindrop detection. 赤外光カットフィルタの特性を示す図。The figure which shows the characteristic of an infrared-light cut filter. 撮像画像から雨滴特性を算出する方法について説明する図。The figure explaining the method of calculating a raindrop characteristic from a captured image. 雨滴特性の算出について説明するフローチャート。The flowchart explaining calculation of raindrop characteristics. 第2実施形態に係る撮像ユニットによる雨滴特性の算出について説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating calculation of the raindrop characteristic by the imaging unit which concerns on 2nd Embodiment. 予め把握している照明領域を示す図。The figure which shows the illumination area | region grasped | ascertained beforehand. 検出領域の細分化について説明するための図。The figure for demonstrating the subdivision of a detection area. 第3実施形態に係る撮像ユニットによる雨滴特性の算出について説明するためのフローチャート。12 is a flowchart for explaining calculation of raindrop characteristics by the imaging unit according to the third embodiment. 照明領域内の雨滴スポット分布を示す図。The figure which shows the raindrop spot distribution in an illumination area | region. 雨滴数量と分散値の関係をグラフで示す図および分散値と全領域輝度平均値の関係をグラフで示す図。The figure which shows the relationship between the number of raindrops and a dispersion | distribution value with a graph, and the figure which shows the relationship between a dispersion | distribution value and the whole area brightness | luminance average value with a graph. 雨滴数量と全照明領域輝度平均値の関係をグラフで示す図。The figure which shows the relationship between the number of raindrops, and the total illumination area brightness | luminance average value with a graph. 分光フィルタ層の特性をグラフで示す図。The figure which shows the characteristic of a spectral filter layer with a graph. フィルタ透過率と波長の関係を示す図。The figure which shows the filter transmittance | permeability and the relationship of a wavelength. 光学フィルタと画素センサの画素の配置を示す図。The figure which shows arrangement | positioning of the pixel of an optical filter and a pixel sensor.

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
<第1実施形態>
本発明の第1実施形態に係る画像処理システムについて説明する。
図1は、自動車などの車両100に搭載された撮像装置からの情報を用いて、車両の走行状態の制御を行ったり、ヘッドライトの制御を行ったり、ワイパーの制御を行ったり、各種の走行支援を行う画像処理システムを模式的に示した図である。
本実施形態の画像処理システムは、撮像ユニット101と画像解析ユニット102とを有している。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
<First Embodiment>
An image processing system according to a first embodiment of the present invention will be described.
FIG. 1 shows the use of information from an imaging device mounted on a vehicle 100 such as an automobile to control the running state of the vehicle, to control headlights, to control wipers, It is the figure which showed typically the image processing system which performs support.
The image processing system according to the present embodiment includes an imaging unit 101 and an image analysis unit 102.

撮像ユニット101は、車両100が走行する前方の画像を撮像できるように、座席のルームミラー位置に設置されている。撮像ユニット101で撮像された車両前方の画像は、画像信号化されて画像解析ユニット102に入力される。画像解析ユニット102は、撮像ユニット101から出力された画像信号を解析する。
具体例としては、画像解析ユニット102は、車両100の前方に存在する他の車両までの位置や距離や角度を算出する。ヘッドライト制御ユニット103は、画像解析ユニット102からの出力信号を受け、画像解析ユニット102が算出した距離値から、ヘッドライト104を制御する制御信号を生成する。ヘッドライト制御ユニット103が生成した制御信号は、ヘッドライト104に送られる。ヘッドライト制御ユニット103は、先行車や対向車への幻惑防止を行いつつ、ドライバの視界を確保するために、ヘッドライト104のハイビームおよびロービームの切り替えや、部分的な遮光を行ったりする。
The imaging unit 101 is installed at a rearview mirror position of the seat so that an image in front of the vehicle 100 traveling can be captured. An image in front of the vehicle captured by the imaging unit 101 is converted into an image signal and input to the image analysis unit 102. The image analysis unit 102 analyzes the image signal output from the imaging unit 101.
As a specific example, the image analysis unit 102 calculates a position, a distance, and an angle to another vehicle existing in front of the vehicle 100. The headlight control unit 103 receives an output signal from the image analysis unit 102 and generates a control signal for controlling the headlight 104 from the distance value calculated by the image analysis unit 102. The control signal generated by the headlight control unit 103 is sent to the headlight 104. The headlight control unit 103 switches the high beam and the low beam of the headlight 104 or partially blocks the light to ensure the driver's field of view while preventing dazzling of the preceding vehicle and the oncoming vehicle.

また、画像解析ユニット102は、車両のフロントガラス105に付着した異物を検出する。
ワイパー制御ユニット106は、画像解析ユニット102からの出力信号を受け、画像解析ユニット102が算出した異物や雨量などから、ワイパー107を制御する制御信号を生成する。
ワイパー制御ユニット106が生成した制御信号は、ワイパー107に送られる。ワイパー制御ユニット106は、ドライバの視界を確保するべく、ワイパー107を稼動させる。
Further, the image analysis unit 102 detects foreign matter attached to the windshield 105 of the vehicle.
The wiper control unit 106 receives an output signal from the image analysis unit 102 and generates a control signal for controlling the wiper 107 based on the foreign matter or rain amount calculated by the image analysis unit 102.
The control signal generated by the wiper control unit 106 is sent to the wiper 107. The wiper control unit 106 operates the wiper 107 in order to ensure the driver's field of view.

また、画像解析ユニット102は、車両が進行する道路の路面領域や白線を検出する。
画像解析ユニット102は、車両100が進行する道路の走行可能な路面領域や白線の座標情報を算出し、次いで、車両走行制御ユニット108は、画像解析ユニット102からの出力信号を受け、画像解析ユニット102が算出した座標値から、ドライバへの警告信号を生成する。また、車両走行制御ユニット108は、ハンドルやブレーキの制御をも行うことも出来る。
Further, the image analysis unit 102 detects a road surface area or a white line on a road on which the vehicle travels.
The image analysis unit 102 calculates the road surface area where the vehicle 100 travels and the coordinate information of the white line, and then the vehicle travel control unit 108 receives the output signal from the image analysis unit 102 and receives the image analysis unit 102. A warning signal to the driver is generated from the coordinate value calculated by 102. The vehicle travel control unit 108 can also control the steering wheel and the brake.

図2は、図1における撮像ユニット101の構成について説明する図である。
撮像ユニット101は、図2(a)に示すように、撮像装置201、光源202を備えている。
また、撮像ユニット101は、車両100の室内側に、フロントガラス105に対向するように設置されている。
また、撮像装置201は、図2(b)に示すように、撮像レンズ204、光学フィルタ205および撮像素子206を備えている。
FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the imaging unit 101 in FIG.
The imaging unit 101 includes an imaging device 201 and a light source 202 as shown in FIG.
In addition, the imaging unit 101 is installed on the indoor side of the vehicle 100 so as to face the windshield 105.
In addition, the imaging apparatus 201 includes an imaging lens 204, an optical filter 205, and an imaging element 206, as shown in FIG.

図2(a)に示す光源202は、フロントガラス105に向けて発光するように配置され、フロントガラス105を照射する。
光源202は、図2(a)に示すように、フロントガラス105面の異物や雨滴を検出するために設置されている。フロントガラス105の外側に雨滴203が付着している場合、光源202が発した光は、雨滴と空気の界面で反射し、その光は撮像装置201に入射する。
なお、撮像ユニット101は、図2(a)に示すように、撮像装置201、光源202をケース207によって覆っている。このように撮像ユニット101を囲んでしまうと、フロントガラス105の他の部分で曇りが発生しても撮像装置201付近のフロントガラス105では、曇りの発生が妨げられ、撮像装置201は誤認識することなく動作することが可能である。一方で、撮像装置201を用いて曇りを検出して、エアコンの制御などを行いたい場合は、フロントガラス105と同一環境となるようにケース207の一部に空気の流れる通路を設けてやればよい。
A light source 202 shown in FIG. 2A is arranged to emit light toward the windshield 105 and irradiates the windshield 105.
As shown in FIG. 2A, the light source 202 is installed to detect foreign matter and raindrops on the surface of the windshield 105. When raindrops 203 are attached to the outside of the windshield 105, the light emitted from the light source 202 is reflected at the interface between the raindrops and the air, and the light enters the imaging device 201.
Note that the imaging unit 101 covers the imaging device 201 and the light source 202 with a case 207 as shown in FIG. If the imaging unit 101 is surrounded in this manner, even if fogging occurs in other parts of the windshield 105, the windshield 105 in the vicinity of the imaging apparatus 201 is prevented from being fogged, and the imaging apparatus 201 misrecognizes. It is possible to operate without. On the other hand, if it is desired to detect cloudiness using the imaging device 201 and control the air conditioner, a passage through which air flows may be provided in a part of the case 207 so as to be in the same environment as the windshield 105. Good.

図3は、撮像装置201の構成を示す図である。
図3に示す撮像装置201は、撮像レンズ204、光学フィルタ205、撮像素子206を含むセンサ基板601、信号処理部602を備えている。
被検物からの光は撮像レンズ204を通り、光学フィルタ205を透過して撮像素子206で電気信号に変換される。
信号処理部602では、撮像素子206から出力される電気信号を入力し、後述する画像信号を生成する。そして、撮像装置201は、画像データとして、撮影した画像の画素毎の明るさ(輝度)を示すデジタル信号を、画像の水平・垂直同期信号とともに後続の出力機器へ出力する。
撮像レンズ204の焦点位置は、無限遠或いは、無限遠とフロントガラス105との間に設定している。これにより、先行車や対向車の検知や、路面領域や白線などの情報を検知できる。
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the imaging apparatus 201.
An imaging apparatus 201 illustrated in FIG. 3 includes an imaging lens 204, an optical filter 205, a sensor substrate 601 including an imaging element 206, and a signal processing unit 602.
Light from the test object passes through the imaging lens 204, passes through the optical filter 205, and is converted into an electrical signal by the imaging device 206.
The signal processing unit 602 receives an electrical signal output from the image sensor 206 and generates an image signal described later. Then, the imaging apparatus 201 outputs, as image data, a digital signal indicating the brightness (luminance) for each pixel of the captured image to the subsequent output device together with the horizontal / vertical synchronization signal of the image.
The focal position of the imaging lens 204 is set at infinity or between infinity and the windshield 105. As a result, it is possible to detect the preceding vehicle and the oncoming vehicle, and to detect information such as the road surface area and the white line.

ところで、上述した無限遠またはフロントガラス105より遠方に焦点を合わせるレンズ構成に加え、光学フィルタ205を、その撮像素子側に設けた分光フィルタによって光学特性の異なる領域に分割し、分光フィルタを設けた領域に雨滴検出機能を、分光フィルタを設けない領域に配光制御等その他の機能に用いる他の検出機能(車両周辺情報検出機能)を割り当てることにより、撮像ユニット101を複数機能に兼用することが出来る。
下記に説明する本実施形態では、フロントガラス105面の異物や雨滴を検出する画像領域(雨滴検出領域)と、先行車や対向車或いは路面や白線を検出する画像領域(車両周辺情報検出領域)とを両立するものである。両立に対しては、部分的に上記分光フィルタが形成されたものを用いればよい。
By the way, in addition to the lens configuration for focusing at infinity or far away from the windshield 105, the optical filter 205 is divided into regions having different optical characteristics by the spectral filter provided on the imaging element side, and a spectral filter is provided. By assigning a raindrop detection function to an area and assigning another detection function (vehicle surrounding information detection function) used for other functions such as light distribution control to an area where a spectral filter is not provided, the imaging unit 101 can be used as a plurality of functions. I can do it.
In the present embodiment described below, an image area (raindrop detection area) for detecting foreign matter and raindrops on the surface of the windshield 105, and an image area (vehicle surrounding information detection area) for detecting a preceding vehicle, an oncoming vehicle, a road surface, and a white line. Both. What is necessary is just to use what the said spectral filter was partially formed for coexistence.

図4は、光学フィルタの分割について説明する図であり、(a)は、領域によって光学特性を異ならせた光学フィルタの例を示す図であり、(b)は、かかる撮像装置を用いて撮影した車両と雨滴の画像の例を示す図である。
例えば、図4(a)に示すように光学フィルタ205を分割し、画面の中央部1/2の領域を、配光制御や車両制御用の画像を撮影するための車両周辺情報検出領域52とし、画面下部および上部の1/4領域ずつを、雨滴検知を行うように、後述する理由によって赤外光のみを透過させて画像処理を行うための雨滴検出領域51とする。
図4(b)は、車両と雨滴の撮影画像の一例を示しており、画面下方の雨滴検出領域51内にボンネットのある部分31を破線で示しており、雨滴203が映っている。また、画面中央の領域52内に、路面32、先行車33が映っている。
4A and 4B are diagrams for explaining division of the optical filter. FIG. 4A is a diagram illustrating an example of an optical filter having different optical characteristics depending on regions, and FIG. 4B is a photograph taken using such an imaging device. It is a figure which shows the example of the image of a vehicle and raindrops.
For example, as shown in FIG. 4A, the optical filter 205 is divided, and the area in the center half of the screen is set as a vehicle peripheral information detection area 52 for photographing an image for light distribution control or vehicle control. The lower and upper quarter areas of the screen are set as raindrop detection areas 51 for performing image processing by transmitting only infrared light for reasons described later so as to detect raindrops.
FIG. 4B shows an example of a photographed image of a vehicle and raindrops. A portion 31 having a bonnet in the raindrop detection area 51 at the bottom of the screen is indicated by a broken line, and raindrops 203 are shown. Further, the road surface 32 and the preceding vehicle 33 are shown in the area 52 in the center of the screen.

図5は、光学フィルタを特性によって分割するために光学フィルタに設けた分光フィルタを説明する図である。
本実施形態では、図5に示すように、光学フィルタ205の両面(撮像レンズ側205a、撮像素子側205b)に分光フィルタ層205A、205Bが形成されている。
そして、分光フィルタ205Bは、上述した雨滴検出領域51に対応した箇所に設けられている。また、分光フィルタ205Aが設けられていない箇所が、車両周辺情報検出領域52に対応している。
FIG. 5 is a diagram for explaining a spectral filter provided in the optical filter in order to divide the optical filter according to characteristics.
In the present embodiment, as shown in FIG. 5, spectral filter layers 205 </ b> A and 205 </ b> B are formed on both surfaces (the imaging lens side 205 a and the imaging element side 205 b) of the optical filter 205.
The spectral filter 205B is provided at a location corresponding to the raindrop detection region 51 described above. A portion where the spectral filter 205 </ b> A is not provided corresponds to the vehicle surrounding information detection region 52.

各フィルタ層の特性については、下記に詳述する。
雨滴検出領域51を画面上下部に設け、車両周辺情報検出領域52を中央部に設けた理由としては、雨滴検出以外の検出機能については、被写体は、主として画面中央部に写ることが多いことがあげられる。
例えば、配光制御では、画面中央部に対向車のヘッドライト及び先行車のテールランプ、画面下部には自車近傍の路面が写るのが通常であるから、配光制御や車両制御においては画面中央部の情報が重要であり、画面下部の情報はあまり重要でない。同様に画面上部についても空が写るのが通常であるから、配光制御や車両制御においては画面中央部の情報が重要であり、画面上部の情報はあまり重要でない。
よって、雨滴検知機能と、その他検出機能を両立させる場合には、画面上部ならびに下部を雨滴検出フィルタ用の赤外光透過フィルタ領域(雨滴検出領域51)とする図4(a)の構成が好適である。
The characteristics of each filter layer will be described in detail below.
The reason why the raindrop detection area 51 is provided at the top and bottom of the screen and the vehicle peripheral information detection area 52 is provided at the center is that the subject is often reflected mainly in the center of the screen for detection functions other than raindrop detection. can give.
For example, in the light distribution control, the headlight of the oncoming vehicle and the tail lamp of the preceding vehicle are usually displayed in the center of the screen, and the road surface near the own vehicle is displayed in the lower part of the screen. The information at the bottom is important, and the information at the bottom of the screen is not so important. Similarly, since it is normal that the sky appears in the upper part of the screen, information at the center of the screen is important in light distribution control and vehicle control, and information at the upper part of the screen is not so important.
Therefore, when both the raindrop detection function and the other detection functions are compatible, the configuration shown in FIG. 4A is preferable in which the upper and lower portions of the screen are infrared light transmission filter regions (raindrop detection regions 51) for raindrop detection filters. It is.

また、通常、カメラを下に傾けていくと自車のボンネットが映りこみ、自車のボンネットで反射した太陽光や先行車のテールランプなどが外乱となり、車線検知や配光制御を行う上で不利な条件となる。しかし、図4(a)に示すような分光フィルタを用いるとバンドパスの特性により、外乱光を除去し、かつその領域を雨滴検知用の画像処理を行う領域(雨滴検出領域51)に割り当てることができる。
もちろん、雨滴検出のみを行う場合は、光学フィルタ205の撮像素子側205bの全面に雨滴検出フィルタ(分光フィルタ205B)を形成してもよい。
なお、撮像レンズ204の特性により、撮像対象となる実際の光景と撮像素子30に集光された映像とでは天地が逆になる。そこで、画面下部を雨滴検知用の赤外光透過領域とするためには、光学フィルタ205の天側に分光フィルタ205Bを設けて赤外透過フィルタ領域(雨滴検出領域)51とする。
In addition, when the camera is tilted downward, the hood of the vehicle appears, and the sunlight reflected by the hood of the vehicle and the tail lamp of the preceding vehicle become disturbances, which is disadvantageous for lane detection and light distribution control. It becomes a necessary condition. However, when a spectral filter as shown in FIG. 4A is used, disturbance light is removed and the area is assigned to an area for performing raindrop detection image processing (raindrop detection area 51) due to the bandpass characteristics. Can do.
Of course, when only raindrop detection is performed, a raindrop detection filter (spectral filter 205B) may be formed on the entire surface of the image sensor side 205b of the optical filter 205.
Note that due to the characteristics of the imaging lens 204, the top and bottom are reversed between the actual scene to be imaged and the image condensed on the imaging device 30. Therefore, in order to make the lower part of the screen an infrared light transmission region for detecting raindrops, a spectral filter 205B is provided on the top side of the optical filter 205 to form an infrared transmission filter region (raindrop detection region) 51.

次いで、光学フィルタと撮像素子の接合について説明する。
図6は、センサ基板部の拡大図である。
撮像素子206は、CCDやCMOSなどを受光素子であり、画素ごとにフォトダイオード206bが2次元画像を構成するべくアレイ配置されたものである。
フォトダイオード206bの表面にはマイクロレンズ206aが形成されておりフォトダイオード206bとしての集光効率を上げている。このような撮像素子206は、ワイヤボンディングなどの手法によりPWB基板207に接合されてなり、信号処理部602に情報を伝達されている。そしてこのようなセンサ基板207の前段に光学フィルタ205が配置されている。撮像素子のマイクロレンズ側の面には光学フィルタ205が近接配置される。
光学フィルタ205と撮像素子206はUV接着剤で接合してもよいし、撮影に用いる有効画素範囲外をスペーサなどで支持した状態で有効画素外の四辺領域でUV接着や熱圧着してやればよい。
光学フィルタ205と撮像素子206を密着接合することにより、雨滴検出領域51(図4)、と車両周辺情報を検出するエリア52(車両周辺情報検出領域)との境界が明確になり、雨滴有無の判別精度が上げられる。
Next, the bonding between the optical filter and the image sensor will be described.
FIG. 6 is an enlarged view of the sensor substrate section.
The imaging element 206 is a light receiving element such as a CCD or CMOS, and a photodiode 206b is arranged in an array for each pixel so as to form a two-dimensional image.
A microlens 206a is formed on the surface of the photodiode 206b to increase the light collection efficiency of the photodiode 206b. Such an image sensor 206 is bonded to the PWB substrate 207 by a method such as wire bonding, and information is transmitted to the signal processing unit 602. An optical filter 205 is disposed in front of the sensor substrate 207. An optical filter 205 is disposed close to the surface of the image sensor on the microlens side.
The optical filter 205 and the image sensor 206 may be joined with a UV adhesive, or UV bonding or thermocompression may be performed in the four-side region outside the effective pixel while the outside of the effective pixel range used for photographing is supported by a spacer or the like.
By tightly joining the optical filter 205 and the image sensor 206, the boundary between the raindrop detection area 51 (FIG. 4) and the area 52 (vehicle periphery information detection area) for detecting vehicle periphery information is clarified. The discrimination accuracy is increased.

また、図4に示すような画面上部と下部に雨滴検出領域51を設けたパターンが望ましい。画面上部あるいは画面下部のいずれか一方にのみ雨滴検出領域51を設けた場合、光学フィルタ205と撮像素子206を平行に接着することは難しく、光学フィルタ205の厚みの分だけ傾いてしまう。傾いて接着してしまうと画面上部と画面下部で光路長が変わってしまい車両周辺情報、例えば白線検知を行う場合には白線座標の読み誤りなど認識精度の劣化原因となる。
なお、後述するような雨滴検出画素と車両周辺情報検出用の画素を市松状のパターンやストライプ状のパターンを画面全体に形成したものであっても、フィルタと撮像素子206を平行に接着することが可能である。
画面の上部や下部、或いは市松状パターンやストライプ状のパターンを画像全域に形成することにより雨滴検出領域51は従来例に比べ大きく取れるため、雨滴検出精度を上げることが可能である。
Further, a pattern in which raindrop detection areas 51 are provided at the upper and lower parts of the screen as shown in FIG. 4 is desirable. When the raindrop detection region 51 is provided only on either the upper part or the lower part of the screen, it is difficult to bond the optical filter 205 and the image sensor 206 in parallel, and the optical filter 205 is inclined by the thickness of the optical filter 205. If the adhesive is tilted, the optical path length is changed between the upper part of the screen and the lower part of the screen, which causes deterioration of recognition accuracy such as reading error of white line coordinates when detecting vehicle peripheral information, for example, white line coordinates.
Note that the filter and the image sensor 206 are bonded in parallel even if a raindrop detection pixel and a vehicle peripheral information detection pixel, which will be described later, are formed in a checkered pattern or a stripe pattern on the entire screen. Is possible.
Since the raindrop detection area 51 can be made larger than the conventional example by forming the upper and lower portions of the screen, or the checkered pattern or stripe pattern over the entire image, it is possible to improve the raindrop detection accuracy.

図7は、図2に示す撮像ユニット101により撮影された画像を写真で示す図である。
なお、図7に示す写真は、図4の雨滴検出領域51における画像である。
雨滴の撮像状態の一例としては、図7(a)に示すように、各雨滴の輝点が見える。ピントを無限遠に合わせていることにより、ボケた像となる。
図7(b)は、フロントガラス面にピントを合わせた場合の撮像状態を示しており、背景画像が水滴面に映りこむとともに輝点が弓状の画像となっている。
映りこむ背景画像は、走行シーンによって変化してしまい、輝点の形状も太陽光や街灯などの各種の外乱光の変化に応じて変化してしまう。このような各種の変化に対応するためには認識処理が膨大となってしまい、認識率を下げてしまう。
これに対して、図7(a)に示すような多少ボケが発生した場合は、背景の外乱光による変化を大幅に低減できる。多少のボケを発生させることで、画像認識の際に用いられる参照形状、例えば、円形としての認識率が高くなり、雨滴検出性能が向上する。
FIG. 7 is a diagram showing a photograph of an image taken by the imaging unit 101 shown in FIG.
In addition, the photograph shown in FIG. 7 is an image in the raindrop detection area 51 of FIG.
As an example of the imaging state of raindrops, as shown in FIG. 7A, the bright spot of each raindrop is visible. By adjusting the focus to infinity, the image becomes blurred.
FIG. 7B shows an imaging state when the windshield surface is in focus, and the background image is reflected on the water drop surface and the bright spot is an arcuate image.
The reflected background image changes depending on the traveling scene, and the shape of the bright spot also changes according to changes in various disturbance lights such as sunlight and street lights. In order to cope with such various changes, the recognition processing becomes enormous and the recognition rate is lowered.
On the other hand, when some blurring occurs as shown in FIG. 7A, a change due to background disturbance light can be greatly reduced. By generating some blurring, the recognition rate as a reference shape used in image recognition, for example, a circular shape is increased, and raindrop detection performance is improved.

上述した輝点の検出に関について説明する。
図8は、雨滴の輝点検出を説明する図である。
図8に示すように、光源202から射出された光線A−1は、フロントガラス105面(光源202側の面)で屈折してフロントガラス105内に入射し、もう一方のフロントガラス105面から、付着した雨滴203に入射する。
この場合、雨滴203と空気の界面にて広範囲の角度に反射光が生じるが、撮像装置201の画角に対応した入射光線C−2と、フロントガラス105面での屈折角が一致する光線C−1の成分のみが撮像できることになる。
この光線は、上記雨滴203と空気の界面全体のうち、極めて小さい面積からの反射光であり、結果、輝“点”として撮像される。
The above-described detection of the bright spot will be described.
FIG. 8 is a diagram for explaining the detection of bright spots of raindrops.
As shown in FIG. 8, the light beam A-1 emitted from the light source 202 is refracted on the surface of the windshield 105 (the surface on the light source 202 side) and enters the windshield 105, and from the other windshield 105 surface. , And enters the raindrop 203 attached.
In this case, reflected light is generated at a wide range of angles at the interface between the raindrop 203 and the air. However, the incident light C-2 corresponding to the angle of view of the imaging device 201 and the light C having the same refraction angle on the front glass 105 surface. Only the -1 component can be imaged.
This light ray is reflected light from an extremely small area in the entire interface between the raindrop 203 and the air, and as a result, it is imaged as a bright “point”.

図9は、雨滴検出機能における光源設置角度について説明する図である。
図9(a)は、光源202、フロントガラス105、撮像装置201の配置について説明するための図である。
撮像装置201が水平に配置されており、フロントガラス105の法線105aに対する仰角をθaとする。
これに対して、光源202はフロントガラス105の法線105aに対して仰角θで配置され、光源202からの出射光がフロントガラス105に入射する。
仰角θは、下記のような範囲で設定される。
θa−50deg<θ<θa+20deg
FIG. 9 is a diagram illustrating the light source installation angle in the raindrop detection function.
FIG. 9A is a diagram for explaining the arrangement of the light source 202, the windshield 105, and the imaging device 201.
The imaging device 201 is arranged horizontally, and the elevation angle with respect to the normal 105a of the windshield 105 is θa.
On the other hand, the light source 202 is disposed at an elevation angle θ with respect to the normal line 105 a of the windshield 105, and light emitted from the light source 202 enters the windshield 105.
The elevation angle θ is set in the following range.
θa-50deg <θ <θa + 20deg

また、図9(b)は、光源の角度と撮像光量の関係について説明するための図である。
図9(b)に示すように、撮像光量は、光源202の仰角がθ付近、もしくは僅かにθより低い値にて極大値をとり、上記の範囲で撮像光量を得ることが可能な特性となる。
上記の範囲は、雨滴の接触角の影響を受け変動するが、特に接触角が60deg以上の場合に有効な数値範囲である。
この範囲での設置により、光源202から射出され、フロントガラス105表面に付着した雨滴からの反射光を、図7(a)に示すような輝点として撮像することができる。
FIG. 9B is a diagram for explaining the relationship between the angle of the light source and the amount of imaged light.
As shown in FIG. 9B, the imaging light quantity has a maximum value when the elevation angle of the light source 202 is near θ or slightly lower than θ, and the imaging light quantity can be obtained in the above range. Become.
The above range fluctuates due to the influence of the contact angle of raindrops, but is an effective numerical range particularly when the contact angle is 60 degrees or more.
By installing in this range, the reflected light from the raindrops emitted from the light source 202 and attached to the surface of the windshield 105 can be imaged as bright spots as shown in FIG.

次いで、水平方向の光源設置角度について説明する。
図10は、3つの光源を配置した場合の例を示す図であり、(a)は3個の光源202−R、202−C、202−Lを配置した例を示す側面図、(b)はその上面図であり、撮像装置の水平方向の画角を考慮した光源配置設定を示している。また、図10(c)は光源の仰角と雨滴反射光の撮像光量をグラフで示す図である。
図11は、撮像装置の画角を考慮した設定した光源配置を示す図である。
図10(a)に示す側面図において、雨滴203に対して光源202−Rからの射出光で照明し、撮像装置で撮像する、このとき、雨滴203の領域における撮像画角θuに対し、光源202−Rの射出角(ガラス入射角)θLSは、以下の範囲で設定する。
θu−20≦θLS≦θu+20deg
これにより、雨滴と空気の界面からの反射光を高効率で検出、撮像することができる。
Next, the light source installation angle in the horizontal direction will be described.
FIG. 10 is a diagram showing an example in which three light sources are arranged, (a) is a side view showing an example in which three light sources 202-R, 202-C, 202-L are arranged, and (b). Is a top view showing the light source arrangement setting in consideration of the horizontal angle of view of the imaging apparatus. FIG. 10C is a graph showing the elevation angle of the light source and the imaging light quantity of the raindrop reflected light.
FIG. 11 is a diagram illustrating a light source arrangement set in consideration of the angle of view of the imaging apparatus.
In the side view shown in FIG. 10 (a), the raindrop 203 is illuminated with light emitted from the light source 202-R and imaged by the imaging device. At this time, the light source with respect to the imaging field angle θu in the raindrop 203 region The exit angle (glass incident angle) θLS of 202-R is set in the following range.
θu−20 ≦ θLS ≦ θu + 20 deg
Thereby, the reflected light from the interface between raindrops and air can be detected and imaged with high efficiency.

また、図10(c)に示すように、フロントガラス105の法線105aに対する光源の仰角θLSが上記撮像画角Quと一致若しくはその近傍となる場合に、雨滴反射光の撮像光量の値が極大となる。
上記の範囲は、雨滴の接触角の影響を受け変動するが、特に接触角が60deg以上の場合に有効な数値範囲である。
図10(a)に示す複数個配置された光源については、上記関係を満たせば、図11に示すように、互いの光線が交差するような角度配置としてもよい。
Further, as shown in FIG. 10C, when the elevation angle θLS of the light source with respect to the normal 105a of the windshield 105 is equal to or close to the imaging field angle Qu, the value of the imaging light quantity of the raindrop reflected light is maximum. It becomes.
The above range fluctuates due to the influence of the contact angle of raindrops, but is an effective numerical range particularly when the contact angle is 60 degrees or more.
The plurality of light sources arranged in FIG. 10 (a) may have an angular arrangement such that the light beams intersect with each other as shown in FIG. 11 as long as the above relationship is satisfied.

図12は折り返しミラーを含む光源配置を示す図である。
光源202−L、C、Rの照射方向については、これまで示したガラス面に対向するものばかりでなく、図12に示すように、折り返しミラー208を含めた、逆方向の配置としてもよい。
ミラー208を含めることで、光源配置の自由度の向上及び、小型化に寄与できる。
FIG. 12 is a diagram showing a light source arrangement including a folding mirror.
The irradiation directions of the light sources 202-L, C, and R are not limited to those facing the glass surface shown so far, but may be arranged in the reverse direction including the folding mirror 208 as shown in FIG.
By including the mirror 208, it is possible to contribute to improvement in the degree of freedom of light source arrangement and miniaturization.

次いで、光源について説明する。
光源202としては、発光ダイオード(LED)や半導体レーザ(LD)などを用いればよい。
射出光束の形態としては、略平行光であることが望ましい。光源202の、光路上の直後に配置されたコリメートレンズ等により、平行光を形成して射出できる。光源202は、上述したように光束の形態を調整可能なレンズ等の構成要素を含んだものである。
Next, the light source will be described.
As the light source 202, a light emitting diode (LED), a semiconductor laser (LD), or the like may be used.
The form of the emitted light beam is preferably substantially parallel light. Parallel light can be formed and emitted by a collimating lens or the like disposed immediately after the light source 202 on the optical path. The light source 202 includes components such as a lens capable of adjusting the form of the light flux as described above.

また、光源202の発光波長としては、可視光や赤外光を用いればよい。特に夜間などに、対向車や歩行者を眩惑させないためには、可視光より波長が長く、撮像素子206の受光感度がおよぶ範囲の波長(例えば800〜1000nmの中の波長)を選べばよい。特に、直射日光などの外界からの光の影響を低減するためには、波長940nm付近を選択することが有効である。
また、本実施形態では、後述するフィルタとの波長範囲を整合する必要がある。
フィルタ構成として、波長λ〜λ、λ〜λ(λ<λ<λ<λ)の範囲の波長成分の光のみを透過する分光フィルタ層Aと、光学フィルタ205を構成する基板の撮像素子206側の面にある有効撮像領域の一部エリアに、波長λ〜λ(λ<λ)の範囲の波長成分のみを透過する領域分割型分光フィルタ層Bを有した場合に、発振波長範囲は、λ〜λ、もしくはλ〜λ、いずれか幅が狭い方に包含されている必要がある。
ここで述べた発振波長範囲とは、強度スペクトルの半値全幅、もしくは半値以下のしきい値における全幅であることが望ましい。
Further, visible light or infrared light may be used as the emission wavelength of the light source 202. In order to avoid dazzling oncoming vehicles and pedestrians especially at night, a wavelength that is longer than visible light and within a range that the light receiving sensitivity of the image sensor 206 extends (for example, a wavelength in the range of 800 to 1000 nm) may be selected. In particular, in order to reduce the influence of light from the outside such as direct sunlight, it is effective to select a wavelength near 940 nm.
Moreover, in this embodiment, it is necessary to match the wavelength range with the filter mentioned later.
As a filter arrangement, the wavelength lambda 1 to [lambda] 2, and λ 3 ~λ 4 (λ 1 < λ 2 <λ 3 <λ 4) separation filter A that transmits only light of the wavelength components in the range of the optical filter 205 some areas of the effective image pickup area in the plane of the image pickup element 206 side of the substrate which constitutes the wavelength λ 3 ~λ 5 (λ 3 < λ 5) region division type spectral filter layer transmits only the wavelength components in the range of B when having a oscillation wavelength range, lambda 3 to [lambda] 4, or lambda 3 to [lambda] 5, or width needs to be included in narrower.
The oscillation wavelength range described here is desirably the full width at half maximum of the intensity spectrum or the full width at a threshold value less than or equal to the half value.

次いで、パターン照明とその光源配置について説明する。
図8に示す光源202について、コリメートレンズ等により平行光を形成し射出する手段について述べたが、ウィンドウガラス(フロントガラス)105への照明としては、ほぼ一様な強度で照明する手段のほかに、照明の有無を領域によって変調する方法がある。
上記において図7について説明したように、雨滴の反射光は、ボケた像として撮像されるため、雨滴の密度によっては、隣接した雨滴の像が重畳されたものが撮像され、個々の雨滴の光スポットを分離することが困難になる。
この課題を解決するためには、空間的な間欠パターンを照明し、個々の雨滴を撮像することで、重畳の影響を低減すればよい。
Next, pattern illumination and its light source arrangement will be described.
In the light source 202 shown in FIG. 8, the means for forming and emitting parallel light by a collimator lens or the like has been described. However, as the illumination to the window glass (front glass) 105, in addition to the means for illuminating with a substantially uniform intensity. There is a method of modulating the presence or absence of illumination depending on the region.
As described above with reference to FIG. 7, since the reflected light of the raindrop is captured as a blurred image, depending on the density of the raindrop, an image in which adjacent raindrop images are superimposed is captured, and the light of each raindrop is captured. It becomes difficult to separate the spots.
In order to solve this problem, the influence of superposition may be reduced by illuminating a spatial intermittent pattern and imaging individual raindrops.

図13は、空間的なパターンを照明するためのパターン照明光学系を説明する図であり、(a)はその構成を示す図、(b)は照射パターンの一例を示す図である。
パターン照明を行う構成としては、以下の図13(a)ものがある。発光体(光源)21a、bと2個を近接して配置し、それらをコリメートレンズ22にて平行光とし、シリンドリカルレンズアレイ23に入射する。
発光体、コリメートレンズ、シリンドリカルレンズは、シリンドリカルレンズアレイ23から射出した光がウィンドウガラス105上で略集光するように部品配置される。
このとき、各発光体から射出されコリメートレンズ22で平行光として射出される光は、その光源の位置のずれから、互いに射出方向が僅かに異なり、それらがシリンドリカルレンズアレイ23を経てウィンドウ上で集光される際、互いにパターン位置がずれるよう設計される。
FIGS. 13A and 13B are diagrams for explaining a pattern illumination optical system for illuminating a spatial pattern. FIG. 13A is a diagram illustrating the configuration, and FIG. 13B is a diagram illustrating an example of an irradiation pattern.
As a configuration for performing pattern illumination, there is the following FIG. Two light emitters (light sources) 21 a and 21 b are arranged close to each other, and are collimated by a collimator lens 22 and incident on a cylindrical lens array 23.
The light emitter, the collimating lens, and the cylindrical lens are arranged so that the light emitted from the cylindrical lens array 23 is substantially condensed on the window glass 105.
At this time, the light emitted from each light emitter and emitted as parallel light by the collimator lens 22 has a slightly different emission direction due to the shift of the position of the light source, and they are collected on the window through the cylindrical lens array 23. It is designed so that the pattern positions are shifted from each other when illuminated.

例えば、図13(b)に示すように、横方向の線上のパターンにおいて、互いに明、暗の位置が反転しているものとなる。重畳すると右図のように空間的に一様パターンとなる。ここで、図13(b)には、発光体21aの照明パターン25a、発光体21bの照明パターン25b、重畳した照明パターン26を示す。
発光体21a、bは、発光タイミングをずらして交互点灯し、それと同期した像を撮像することにより、個別の雨滴検出画像を撮像できる。
ここでは、シリンドリカルレンズ23を用いた、一方向のみの空間変調パターンを用いた例を示したが、2次元パターン、例えば照明パターンが千鳥格子となるものなどでもよい。この場合は、先のシリンドリカルレンズアレイ23をマイクロレンズアレイに置換し、配置を適宜設計することで実現できる。
また、発光体として、21a、bの2個を用いた構成を示したが、発光体としては3個以上の構成としても構わない。
For example, as shown in FIG. 13B, in the pattern on the horizontal line, the bright and dark positions are reversed. When superimposed, it becomes a spatially uniform pattern as shown on the right. Here, FIG. 13B shows the illumination pattern 25a of the light emitter 21a, the illumination pattern 25b of the light emitter 21b, and the superimposed illumination pattern 26. FIG.
The light emitters 21a and 21b are alternately lit at different light emission timings, and can capture individual raindrop detection images by capturing an image synchronized with the light.
Here, an example using a spatial modulation pattern in only one direction using the cylindrical lens 23 is shown, but a two-dimensional pattern, for example, an illumination pattern having a staggered pattern may be used. In this case, the above arrangement can be realized by replacing the cylindrical lens array 23 with a microlens array and designing the arrangement appropriately.
In addition, the configuration using two light emitters 21a and 21b is shown, but three or more configurations may be used as the light emitter.

以上の構成により、雨滴の粗密に関わらず、より独立性の高い、個々の雨滴の光スポットを得ることができる。
また、本実施形態の光源照射方法としては、上記の空間変調パターンに限定されるものではなく、ビームプロファイルを変更する光学素子を備えてもよい。ここで、ビームプロファイルとは光源からの光の断面形状であり、LDやLEDでは楕円形状であり、その強度分布としてはガウス分布状のビーム形状などの、光軸上が高強度となる楕円形や円形の強度分布を有する。
With the above configuration, it is possible to obtain light spots of individual raindrops that are more independent regardless of the density of the raindrops.
The light source irradiation method of the present embodiment is not limited to the above spatial modulation pattern, and an optical element that changes the beam profile may be provided. Here, the beam profile is a cross-sectional shape of light from the light source, an LD or LED is an elliptical shape, and its intensity distribution is an elliptical shape with high intensity on the optical axis, such as a Gaussian beam shape. And has a circular intensity distribution.

このような楕円形状を矩形パターンに変換してもよい、また強度分布をトップハット状の強度分布に変換してもよい。例えばビーム形状としては矩形状のパターンに変換してやれば、光源照射領域の画像の領域分割がし易くなるし、トップハット状の強度分布形状にしてやれば領域分割した各領域の光照射強度を均一化できる。均一な強度分布とすることで、後述の雨滴サイズ、数量の推定計算の高精度化に寄与する。これの形状変化や強度分布変化は、よく知られた回折光学素子を用いることにより実現できる。   Such an elliptical shape may be converted into a rectangular pattern, or the intensity distribution may be converted into a top hat-like intensity distribution. For example, if the beam shape is converted to a rectangular pattern, it becomes easier to divide the image of the light source irradiation area, and if it is a top hat intensity distribution shape, the light irradiation intensity of each divided area is made uniform it can. By making the intensity distribution uniform, it contributes to higher accuracy of raindrop size and quantity estimation calculation described later. These changes in shape and intensity distribution can be realized by using a well-known diffractive optical element.

次いで、雨滴検出における外乱光成分について説明する。
図14は、雨滴検出における外乱光成分の処理について説明する図であり、(a)は雨滴検出用として用いる分光フィルタ205Bの一例としてのカットフィルタの特性を示す図であり、(b)は同じく雨滴検出用として用いる分光フィルタ205Bの一例としてのバンドパスフィルタの特性を示す図である。
水滴に反射した赤外波長の光をそのまま検出しようとすると、赤外波長の光を照射する光源202は、例えば屋外における直射日光など膨大な光量を持つ外乱光よりも照射する光を明るくしなければならないという問題がある。
Next, disturbance light components in raindrop detection will be described.
FIG. 14 is a diagram for explaining the processing of disturbance light components in raindrop detection. FIG. 14A is a diagram showing the characteristics of a cut filter as an example of a spectral filter 205B used for raindrop detection, and FIG. It is a figure which shows the characteristic of the band pass filter as an example of the spectral filter 205B used for raindrop detection.
If an infrared wavelength light reflected from a water droplet is detected as it is, the light source 202 that irradiates the infrared wavelength light must brighten the light emitted from disturbance light having a large amount of light such as outdoor direct sunlight. There is a problem that must be.

次いで、雨滴検出機能における要求フィルタ特性(赤外光透過フィルタ)について説明する。
例えば、図14(a)に示すように、光源202の発光波長よりも短い波長の光をカットするようなフィルタか、もしくは図14(b)に示すような、透過率のピークを光源202の発光波長とほぼ一致させたバンドパスフィルタを、光学フィルタ205の撮像素子側205bに形成してやってもよい。
これにより、必要となる光源202の発光波長以外の光を除去し、検出される光源202の光量を相対的に大きくできる。
Next, the required filter characteristics (infrared light transmission filter) in the raindrop detection function will be described.
For example, as shown in FIG. 14A, a filter that cuts light having a wavelength shorter than the light emission wavelength of the light source 202 or a transmittance peak as shown in FIG. A band pass filter substantially matched with the emission wavelength may be formed on the image sensor side 205b of the optical filter 205.
Thereby, light other than the light emission wavelength of the required light source 202 can be removed, and the light amount of the detected light source 202 can be relatively increased.

次いで、その他の検出機能における要求フィルタ特性として、赤外光カットフィルタについて説明する。
図12は赤外光カットフィルタの特性を示す図である。
先に例としてあげた配光制御も含め雨滴検出以外の検出機能に係るフィルタとしては、可視光を透過することに加え、赤外光をカットできることが望ましい。代表的な波長特性を図12に示す。この図では、可視光領域の例として、400〜670nmを透過し、670nmより長い赤外光領域をカットするショートパスフィルタ特性となっている。
遠方の車両のヘッドライト及びテールランプ、近傍の車両のヘッドライト及びテールランプが映る撮影範囲が配向制御機能を実現する上で必要な画像処理範囲となる。
ここで、先行車を認識する際に、先行車のテールランプで先行車の有無を判断する必要があるが、対向車のヘッドライトと比べて光量が小さく、また街灯など外乱となる光が多数存在するため、輝度のみからテールランプを検出するのは困難であり、テールランプの赤色を認識する必要がある。
本実施形態では、雨滴検出波長を除く赤外光をカットする分光フィルタ205Aを205a側に形成してもよい。一般に撮像素子は赤外領域にも感度を持つので、単に撮像素子のみで画像を取り込んだ場合、得られる画像データは全体的に赤くなってしまい、テールランプの赤色を示す部分を抽出することが困難となることがある。そこで、赤外光をカットする特性をもつフィルタを形成してやれば、外乱となる他の色の光を除去できるため、テールランプの検出精度を向上させることができる。
Next, an infrared light cut filter will be described as required filter characteristics in other detection functions.
FIG. 12 is a diagram showing the characteristics of the infrared light cut filter.
As a filter related to a detection function other than raindrop detection including the light distribution control described above as an example, it is desirable that infrared light can be cut in addition to transmitting visible light. A typical wavelength characteristic is shown in FIG. In this figure, as an example of the visible light region, it has a short-pass filter characteristic that transmits 400 to 670 nm and cuts an infrared light region longer than 670 nm.
The imaging range in which the headlight and tail lamp of a distant vehicle and the headlight and tail lamp of a nearby vehicle are reflected is an image processing range necessary for realizing the orientation control function.
Here, when recognizing the preceding vehicle, it is necessary to determine the presence of the preceding vehicle with the taillight of the preceding vehicle, but the amount of light is small compared to the headlight of the oncoming vehicle, and there are many disturbing lights such as street lights For this reason, it is difficult to detect the tail lamp only from the luminance, and it is necessary to recognize the red color of the tail lamp.
In the present embodiment, a spectral filter 205A that cuts infrared light other than the raindrop detection wavelength may be formed on the 205a side. In general, an image sensor has sensitivity in the infrared region, so if an image is captured only by the image sensor, the resulting image data will be entirely red, making it difficult to extract the red part of the tail lamp. It may become. Therefore, if a filter having the characteristic of cutting infrared light is formed, the light of other colors that becomes a disturbance can be removed, so that the detection accuracy of the tail lamp can be improved.

次いで、光源のフロントガラス表面からの不要反射光に対する対策について説明する。
光源202は、フロントガラス105表面でその一部は透過するが、残りは反射し外乱光となる。
このような外乱光に対しては、光源のフロントガラス105へ向かって射出する光の光軸と、前記撮像レンズの光軸との2つの光軸で形成される面に対して平行な偏光成分のみを透過する図示しない偏光フィルタを配置している。
図16は、撮像画像から雨滴特性を算出する方法について説明する図であり、(a)〜(c)は雨滴画像の一例を示す図であり、(d)は雨滴サイズと雨量スポット輝度の関係の一例を示す図である。
上記手段により撮像された雨滴画像は、図16(a)に示すように、概ね円形パターンが複数含まれる画像となる。この円形パターンは、個々の雨滴の輝点に対応している。
特に図16(c)に示す円形のサイズ(図中Dはパターンの直径)は、撮像レンズのf値及び、ウィンドウ位置から無限遠位置までの何れかの位置に設定される焦点位置の設定により決定される。この直径値、及び単一円形パターンに含まれる画素数は、予め実験などで把握しておく。
また、上記円形パターンの輝度値については、雨滴サイズとの関連性があり、概ね図16(d)に示すグラフように、サイズの増大に伴い、輝度値が高まる傾向がある。この雨滴サイズと輝度値の関連性についても、予め実験などにより把握しておく。
Next, countermeasures against unnecessary reflected light from the front glass surface of the light source will be described.
A part of the light source 202 is transmitted through the surface of the windshield 105, but the rest is reflected and becomes disturbance light.
For such disturbance light, a polarization component parallel to a plane formed by two optical axes of an optical axis of light emitted toward the windshield 105 of the light source and an optical axis of the imaging lens. A polarizing filter (not shown) that transmits only the light is disposed.
FIG. 16 is a diagram for explaining a method of calculating raindrop characteristics from a captured image, (a) to (c) are diagrams illustrating an example of a raindrop image, and (d) is a relationship between raindrop size and rainfall spot luminance. It is a figure which shows an example.
As shown in FIG. 16A, the raindrop image picked up by the above means is an image that generally includes a plurality of circular patterns. This circular pattern corresponds to the bright spot of each raindrop.
In particular, the circular size shown in FIG. 16C (D in the figure is the diameter of the pattern) depends on the f value of the imaging lens and the setting of the focal position set at any position from the window position to the infinity position. It is determined. The diameter value and the number of pixels included in the single circular pattern are obtained in advance through experiments or the like.
Further, the luminance value of the circular pattern is related to the raindrop size, and the luminance value tends to increase as the size increases, as shown in the graph of FIG. 16D. The relationship between the raindrop size and the luminance value is also grasped in advance by experiments or the like.

図17は、雨滴特性の算出について説明するフローチャートである。
なお、図17に示すフローチャートは一様な照明に対応して雨滴特性を算出することを特徴とする。なお、信号処理部602は、ROM、RAMおよびCPUを有し、CPUがROMに記憶されているプログラムを読み出して実行する。
図17において、ステップS5では、信号処理部602は、撮像ユニット101に雨滴を含む画像を撮像させ、撮像ユニット101から出力される画像データを信号処理部602内に設けられたメモリ(図示しない)に記憶する。
次いで、ステップS10では、信号処理部602は、上記メモリに記憶した画像に対して、雨滴スポットの画素抽出を行う。
これは、予め把握している照明領域(例として、図19に示す枠250)の内側の画素Gに対し、しきい値処理を行い、特定の輝度値であるしきい値Gth以上の複数の画素Gについて抽出して、メモリに記憶する。
次いで、ステップS15では、信号処理部602は、この抽出された画素をメモリから読み出し、この抽出された特定のしきい値Gth以上の複数の画素Gをカウントすることで画素数算出を行い、結果値である画素数Nをメモリに記憶する。
次いで、ステップS20では、信号処理部602は、画素数算出により求められた画素数Nに対し、予め把握してあった基準となる1つの単一円形パターンに含まれる画素数Ncpにより除算することで、雨滴の数量を示す雨滴数量推定値Mを算出する。
FIG. 17 is a flowchart illustrating calculation of raindrop characteristics.
In addition, the flowchart shown in FIG. 17 is characterized by calculating raindrop characteristics corresponding to uniform illumination. Note that the signal processing unit 602 includes a ROM, a RAM, and a CPU, and the CPU reads and executes a program stored in the ROM.
In FIG. 17, in step S <b> 5, the signal processing unit 602 causes the image pickup unit 101 to pick up an image including raindrops, and image data output from the image pickup unit 101 is provided in the signal processing unit 602 (not shown). To remember.
Next, in step S10, the signal processing unit 602 performs pixel extraction of raindrop spots on the image stored in the memory.
This is because threshold processing is performed on a pixel G inside a lighting area (for example, a frame 250 shown in FIG. 19) that is grasped in advance, and a plurality of threshold values G th or more that are specific luminance values. Are extracted and stored in the memory.
Next, in step S15, the signal processing unit 602 reads out the extracted pixels from the memory, calculates the number of pixels by counting a plurality of pixels G that are equal to or more than the extracted specific threshold value Gth , The number of pixels N as a result value is stored in the memory.
Next, in step S20, the signal processing unit 602 divides the number of pixels N obtained by calculating the number of pixels by the number of pixels N cp included in one single circular pattern serving as a reference that has been grasped in advance. Thus, the raindrop quantity estimation value M indicating the quantity of raindrops is calculated.

一方、ステップS30では、信号処理部602は、しきい値Gth以上の複数の画素Gをメモリから読み出し、しきい値Gth以上の画素Gの輝度値を全て加算して画素数Nで減算することで平均値Gavを算出するとともに、輝度値として頻度の高い値Gfmaxを求めることで、スポット輝度代表値算出を行う。なお、ここでは、Gfmax=Gavとし、平均値Gavをスポット輝度代表値として扱うこととする。
次いで、ステップS35では、信号処理部602は、算出されたスポット輝度代表値Gfmaxに対して、上記図16(d)において予め把握してあった雨滴サイズと輝度値との関係を示すグラフから、雨滴サイズ推定値を求める。なお、雨滴サイズと輝度値との関係を示すグラフを変換テーブルとして記憶しておくことが好ましい。
これにより、雨滴分布の疎密に関わらず、雨滴数量や雨滴サイズを推定することができ、その後のワイパー動作の精密な動作制御に反映することが可能となる。
On the other hand, in step S30, the signal processing unit 602 reads out a plurality of pixels G or above the threshold G th from memory, subtract the number of pixels N and adding all the luminance values of the threshold G th or more pixels G Thus, the average value G av is calculated, and the frequently used value G fmax is obtained as the luminance value, thereby calculating the spot luminance representative value. Here, it is assumed that G fmax = G av and the average value G av is treated as a spot luminance representative value.
Next, in step S35, the signal processing unit 602 uses the graph showing the relationship between the raindrop size and the brightness value that has been grasped in advance in FIG. 16D with respect to the calculated spot brightness representative value G fmax . Find the raindrop size estimate. In addition, it is preferable to memorize | store the graph which shows the relationship between raindrop size and a luminance value as a conversion table.
This makes it possible to estimate the number of raindrops and the size of the raindrops regardless of the density of the raindrop distribution, and to reflect it in precise operation control of the subsequent wiper operation.

<第2実施形態>
本発明の第2実施形態に係る画像処理システムについて説明する。
図17に示すフローチャートの場合、「スポット輝度代表値算出」の際に、対象画像が、複数の雨滴によるスポットが互いに重畳された画像である場合、数が多いのか、個々のスポットの輝度が高いのかについての切り分けが難しいため、代表値の算出が困難になる場合もある。
この問題を解決するために、図18に示すフローチャートの場合、上述した「パターン照明とその光源配置」について説明したパターン照明によって得られた個別の画像を用いることで、個々の雨滴スポットが重なり合う影響を低減することができ、雨滴の数量と、個々のスポットの輝度(サイズ)の個別の推定が容易となる。
次いで、図18に示すフローチャートを参照して、雨滴特性の算出について説明する。先ず、図18について説明する。なお、図18に示すフローチャートはパターンを有する照明に対応して雨滴特性を算出することを特徴とする。なお、信号処理部602は、ROM、RAMおよびCPUを有し、CPUがROMに記憶されているプログラムを読み出して実行する。
Second Embodiment
An image processing system according to a second embodiment of the present invention will be described.
In the case of the flowchart shown in FIG. 17, when the “spot luminance representative value calculation” is performed, when the target image is an image in which spots of a plurality of raindrops are superimposed on each other, the number is high or the luminance of each spot is high. In some cases, it is difficult to calculate the representative value because it is difficult to determine whether or not.
In order to solve this problem, in the case of the flowchart shown in FIG. 18, by using the individual images obtained by the pattern illumination described in the above-mentioned “pattern illumination and its light source arrangement”, the influence of overlapping of individual raindrop spots This makes it easy to individually estimate the number of raindrops and the brightness (size) of each spot.
Next, calculation of raindrop characteristics will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, FIG. 18 will be described. The flow chart shown in FIG. 18 is characterized in that raindrop characteristics are calculated corresponding to illumination having a pattern. Note that the signal processing unit 602 includes a ROM, a RAM, and a CPU, and the CPU reads and executes a program stored in the ROM.

まず、ステップS105では、信号処理部602は、撮像ユニット101に各照明による複数の画像を撮像させ、撮像ユニット101から出力される画像データを信号処理部602内に設けられたメモリ(図示しない)に記憶する。
次いで、ステップS110では、信号処理部602は、上記メモリに記憶した各照明によるそれぞれの画像に対して、雨滴スポットの画素抽出を行う。これは、予め把握している照明領域(例として、図19に示す枠250)の内側の画素Gに対し、しきい値処理を行い、特定の輝度値であるしきい値Gth以上の複数の画素Gについて抽出して、メモリに記憶する。
次いで、ステップS115では、信号処理部602は、各照明による複数の画像を、各画素の輝度の足し合わせを行うことで重畳し、重畳した結果をメモリに記憶する。
次いで、ステップS120では、信号処理部602は、この重畳された画素をメモリから読み出し、この抽出された特定のしきい値Gth以上の複数の画素Gをカウントすることで画素数算出を行い、結果値である画素数Nをメモリに記憶する。
次いで、ステップS125では、信号処理部602は、画素数算出により求められた画素数Nに対し、予め把握してあった基準となる1つの単一円形パターンに含まれる画素数Ncpにより除算することで、雨滴の数量を示す雨滴数量推定値Mを算出する。
First, in step S105, the signal processing unit 602 causes the imaging unit 101 to capture a plurality of images by each illumination, and image data output from the imaging unit 101 is provided in a memory (not shown) provided in the signal processing unit 602. To remember.
Next, in step S110, the signal processing unit 602 performs raindrop spot pixel extraction on each image of each illumination stored in the memory. This is because threshold processing is performed on a pixel G inside a lighting area (for example, a frame 250 shown in FIG. 19) that is grasped in advance, and a plurality of threshold values G th or more that are specific luminance values. Are extracted and stored in the memory.
Next, in step S115, the signal processing unit 602 superimposes a plurality of images by each illumination by adding the luminance of each pixel, and stores the superimposed result in the memory.
Next, in step S120, the signal processing unit 602 reads the superimposed pixels from the memory, calculates the number of pixels by counting a plurality of pixels G that are equal to or more than the extracted specific threshold value Gth , The number of pixels N as a result value is stored in the memory.
Next, in step S125, the signal processing unit 602 divides the number of pixels N obtained by calculating the number of pixels by the number of pixels N cp included in one single circular pattern serving as a reference that has been grasped in advance. Thus, the raindrop quantity estimation value M indicating the quantity of raindrops is calculated.

一方、ステップS140では、信号処理部602は、各照明によるそれぞれの画像に対し、しきい値Gth以上の複数の画素Gをメモリから読み出し、しきい値Gth以上の画素Gの輝度値を全て加算して画素数Nで減算することで平均値Gavを算出するとともに、輝度値として頻度の高い値Gfmaxを求めることで、スポット輝度代表値算出を行う。なお、ここでは、Gfmax=Gavとし、平均値Gavをスポット輝度代表値として扱うこととする。
次いで、ステップS145では、信号処理部602は、算出されたスポット輝度代表値Gfmaxに対して、上記図16(d)において予め把握してあった雨滴サイズと輝度値との関係を示すグラフから、雨滴サイズ推定値を求める。なお、雨滴サイズと輝度値との関係を示すグラフを変換テーブルとして記憶しておくことが好ましい。
これにより、雨滴分布の疎密に関わらず、雨滴数量や雨滴サイズを推定することができ、その後のワイパー動作の精密な動作制御に反映することが可能となる。
On the other hand, in step S140, the signal processing unit 602 reads, from the memory, a plurality of pixels G that are equal to or greater than the threshold value Gth for each image of each illumination, and sets the luminance values of the pixels G that are equal to or greater than the threshold value Gth. The average value G av is calculated by adding all and subtracting by the number of pixels N, and the spot luminance representative value is calculated by obtaining the frequently used value G fmax as the luminance value. Here, it is assumed that G fmax = G av and the average value G av is treated as a spot luminance representative value.
Next, in step S145, the signal processing unit 602 uses a graph indicating the relationship between the raindrop size and the brightness value that has been previously grasped in FIG. 16D with respect to the calculated spot brightness representative value G fmax . Find the raindrop size estimate. In addition, it is preferable to memorize | store the graph which shows the relationship between raindrop size and a luminance value as a conversion table.
This makes it possible to estimate the number of raindrops and the size of the raindrops regardless of the density of the raindrop distribution, and to reflect it in precise operation control of the subsequent wiper operation.

<第3実施形態>
本発明の第3実施形態に係る画像処理システムについて説明する。
本実施形態では、撮像画像から雨滴の特性を算出する方法について説明する。なお、図17、図18とは別の雨滴特性算出方法について説明するものである。
ここでは、図19に示す枠250で示した照明領域を、複数領域に細分し、それぞれの領域の輝度特性の違いを検出する。
<Third Embodiment>
An image processing system according to the third embodiment of the present invention will be described.
In the present embodiment, a method for calculating raindrop characteristics from a captured image will be described. In addition, the raindrop characteristic calculation method different from FIG. 17, FIG. 18 is demonstrated.
Here, the illumination area indicated by the frame 250 shown in FIG. 19 is subdivided into a plurality of areas, and differences in luminance characteristics of the respective areas are detected.

図20は検出領域の細分化について説明するための図である。
図20において、枠251で示した横9個、縦6個の矩形が細分化領域である。これらの領域設定については、既知の照明領域範囲(枠250)のなかで予め行っておく。
図21は、細分化領域の輝度情報を用いて雨滴特性を算出する方法について説明するフローチャートである。
まず、ステップS205では、信号処理部602は、撮像ユニット101に雨滴を含む画像を撮像させ、撮像ユニット101から出力される画像データを信号処理部602内に設けられたメモリ(図示しない)に記憶する。
次いで、ステップS210では、信号処理部602は、上記メモリに記憶した画像を読み出し、この画像をM個の細分化領域に細分化するとともに、それぞれの細分化領域について輝度の平均値Gav1〜GavMを算出して、メモリに記憶する。これらの平均値は、それぞれの領域での雨滴重複の有無、度合いを反映したものとなる。
次いで、ステップS215では、信号処理部602は、各細分化領域の平均値Gav1〜GavMについて、分散値を算出して、メモリに記憶する。分散値は、図22に示すような雨滴分布の疎密を表す指標となる。
FIG. 20 is a diagram for explaining subdivision of the detection area.
In FIG. 20, 9 horizontal and 6 vertical rectangles indicated by a frame 251 are subdivided areas. These area settings are made in advance within a known illumination area range (frame 250).
FIG. 21 is a flowchart illustrating a method for calculating raindrop characteristics using luminance information of a subdivided area.
First, in step S205, the signal processing unit 602 causes the imaging unit 101 to capture an image including raindrops, and stores image data output from the imaging unit 101 in a memory (not shown) provided in the signal processing unit 602. To do.
Next, in step S210, the signal processing unit 602 reads the image stored in the memory, subdivides the image into M subdivided regions, and averages the luminance values G av1 to G a for each subdivided region. avM is calculated and stored in the memory. These average values reflect the presence and degree of raindrop overlap in each region.
Next, in step S215, the signal processing unit 602 calculates a variance value for the average values G av1 to G avM of each subdivided region and stores them in the memory. The variance value is an index representing the density of the raindrop distribution as shown in FIG.

図22は照明領域内の雨滴スポット分布を示す図であり、(a)は雨滴数量:少、(b)は雨滴数量:中、(c)は雨滴数量:多をそれぞれ示している。
一方、ステップS215では、信号処理部602は、細分化処理を行う以前の全照明領域についての平均値Gavを算出して、メモリに記憶する。
図23(a)は雨滴数量と分散値の関係をグラフで示す図であり、図23(b)は、分散値と全領域輝度平均値の関係をグラフで示す図である。
雨滴数量の変化により、上記分散値は、図23(a)に示すような変化を生じる。雨滴サイズに応じて最大値は異なるが、いずれにおいても雨滴数量が中程度の際に極大値をとる。
FIGS. 22A and 22B are diagrams showing the raindrop spot distribution in the illumination area. FIG. 22A shows the number of raindrops: small, FIG. 22B shows the number of raindrops: medium, and FIG. 22C shows the number of raindrops: many.
On the other hand, in step S215, the signal processing unit 602 calculates an average value G av for all the illumination areas before performing the segmentation process, and stores it in the memory.
FIG. 23 (a) is a graph showing the relationship between the number of raindrops and the variance value, and FIG. 23 (b) is a graph showing the relationship between the variance value and the average luminance of the entire area.
Due to the change in the number of raindrops, the variance value changes as shown in FIG. Although the maximum value varies depending on the raindrop size, the maximum value is taken when the number of raindrops is medium.

また、この分散値と、全照明領域の輝度平均値Gavとの関係は、図23(b)に示すようになる。
この図から、上記輝度平均値、分散値を測定、算出することにより、雨滴サイズを推定できる。本実施形態では、図23(b)の関係についても、前項で示した雨滴スポットのサイズ、及び、雨滴サイズとスポット輝度との関係を用い、予めデータテーブルとして算出しておき、図21に示すフローチャートのステップにおいて利用する。
そこで、ステップS225では、メモリから全照明領域の輝度平均値Gavと分散値を読み出し、図23(b)に示す上記輝度平均値と分散値および雨滴サイズの関係から、推定した雨滴サイズの情報を読み出す。
Further, the relationship between this variance value and the average brightness value G av of the entire illumination area is as shown in FIG.
From this figure, the raindrop size can be estimated by measuring and calculating the luminance average value and the variance value. In the present embodiment, the relationship of FIG. 23B is also calculated in advance as a data table using the size of the raindrop spot and the relationship between the raindrop size and spot luminance shown in the previous section, and is shown in FIG. Used in the steps of the flowchart.
Therefore, in step S225, the luminance average value Gav and the variance value of all the illumination areas are read from the memory, and information on the estimated raindrop size is obtained from the relationship between the luminance average value, the variance value, and the raindrop size shown in FIG. Is read.

雨滴数量の推定については、図24に示す関係を用いる。
図24は雨滴数量と全照明領域輝度平均値の関係をグラフで示す図である。
雨滴数量の増加に対し、全照明領域の輝度平均値は、概ね増加する傾向にある。また、雨滴サイズについても、前項で示したように、雨滴サイズが大きいほど、輝度としては高くなる。この関係も予め実験などにより把握しておく。
そこで、ステップS230では、全照明領域の輝度平均値Gavと、推定した雨滴サイズの情報と、図24に示すグラフにおける雨滴数量と全照明領域の輝度平均値Gavの関係から、雨滴数量を推定できる。
これにより、撮像された雨滴画像は、図16に示すような概ね円形パターンが複数含まれる画像となる。この円形パターンは個々の雨滴の輝点に対応している。円形のサイズ(図中Dはパターンの直径)は撮像レンズのf値及び、ウィンドウ位置〜無限遠位置に設定される焦点位置の設定により決定される。この直径値、及び単一円形パターンに含まれる画素数は、予め実験などで把握しておく。
The relationship shown in FIG. 24 is used for estimating the number of raindrops.
FIG. 24 is a graph showing the relationship between the number of raindrops and the average luminance value of the entire illumination area.
As the number of raindrops increases, the average brightness value of all illumination areas tends to increase. As for the raindrop size, as shown in the previous section, the larger the raindrop size, the higher the luminance. This relationship is also grasped in advance by experiments.
Therefore, in step S230, the luminance average value G av of the entire illumination area, and estimated raindrop size information, the relationship between the brightness average value G av of the raindrop quantity and total illumination region in the graph of FIG. 24, a raindrop quantity Can be estimated.
Thereby, the picked-up raindrop image becomes an image including a plurality of substantially circular patterns as shown in FIG. This circular pattern corresponds to the bright spot of each raindrop. The size of the circle (D in the figure is the diameter of the pattern) is determined by the f value of the imaging lens and the setting of the focal position set from the window position to the infinity position. The diameter value and the number of pixels included in the single circular pattern are obtained in advance through experiments or the like.

図21に示すフローチャートにおいては、ステップS210で「各細分化領域の平均値」を算出した後、ステップS215でそれらの「分散の算出」をしたが、本発明はこのような順序に限定されるものではない。すなわち、「各細分化領域内の分散」を算出したのち、それらの「平均値の算出」を行っても、類似の結果を得ることができる。
これにより、雨滴分布の疎密に関わらず、雨滴数量や雨滴サイズを推定することができ、その後のワイパー動作の精密な動作制御に反映することが可能となる。
In the flowchart shown in FIG. 21, “average value of each subdivision area” is calculated in step S210 and then “calculation of variance” is calculated in step S215. However, the present invention is limited to such an order. It is not a thing. That is, similar results can be obtained by calculating “dispersion within each subdivided region” and then performing “calculation of average value”.
This makes it possible to estimate the number of raindrops and the size of the raindrops regardless of the density of the raindrop distribution, and to reflect it in precise operation control of the subsequent wiper operation.

次いで、図5に示した分光フィルタの構成について説明する。
先の撮像ユニット構成の項で述べた要求フィルタ特性を考慮した実施例を示す。
図25は、分光フィルタ層の特性をグラフで示す図であり、(a)は分光フィルタ層205A(実施例A−1)、(b)は分光フィルタ層205B(実施例B−1)、(c)は(実施例A−1、B−1)の重畳フィルタ特性を示す図である。
Next, the configuration of the spectral filter shown in FIG. 5 will be described.
An embodiment in consideration of the required filter characteristics described in the previous section of the imaging unit configuration will be described.
FIG. 25 is a graph showing the characteristics of the spectral filter layer. (A) is the spectral filter layer 205A (Example A-1), (b) is the spectral filter layer 205B (Example B-1), ( c) is a diagram showing superposition filter characteristics of (Examples A-1, B-1).

<実施例A−1>
フィルタ特性の組み合わせについて説明するための実施例A−1である。
光学フィルタ205の撮像レンズ204側の面205aには分光フィルタ層205Aが形成されている。分光フィルタ層205Aの特性の実施例A−1は、図25(a)のように波長範囲400nm〜670nmの所謂可視光帯域と、波長範囲920〜960nmの光源波長帯域を透過する。ここでは、雨滴検出用の光源の中心波長は940nm、半値全幅は10nmのものを用いる前提である。
ここで、λ〜λの対応は以下となる。
λ:400nm(イメージセンサ感度の短波長側の限界値)
λ:670nm
λ:920nm
λ:960nm
雨滴検出機能には、光源波長帯域の透過を利用する。
その他の検出機能には、可視光帯域の透過を利用する。また、波長700〜920nm範囲の光は透過しない、若しくは、透過率5%以下が望ましい。この波長の透過を抑制する理由としては、先の要求フィルタ特性として述べたとおり、この波長範囲を取り込んだ場合、得られる画像データは全体的に赤くなってしまい、テールランプの赤色を示す部分などを抽出することが困難となることがある。
そこで、赤外光をカットする特性をもつフィルタを形成してやれば、外乱となる他の色の光を除去できるため、例えばテールランプの検出精度を向上させることができる。この観点からは、先の光源波長帯域の920〜960nm範囲も透過しないことが望ましいが、可視光帯域に比較して帯域が狭小であること、かつCMOSをはじめとする可視光用イメージセンサにおいて相対的に低感度であることから、光量が十分に小さく、影響は無視できる。
<Example A-1>
It is Example A-1 for demonstrating the combination of a filter characteristic.
A spectral filter layer 205A is formed on a surface 205a of the optical filter 205 on the imaging lens 204 side. The characteristic example A-1 of the spectral filter layer 205A transmits a so-called visible light band having a wavelength range of 400 nm to 670 nm and a light source wavelength band having a wavelength range of 920 to 960 nm as shown in FIG. Here, it is assumed that the center wavelength of the light source for raindrop detection is 940 nm and the full width at half maximum is 10 nm.
Here, the correspondence between λ 1 to λ 4 is as follows.
λ 1 : 400 nm (limit value on the short wavelength side of image sensor sensitivity)
λ 2 : 670 nm
λ 3 : 920 nm
λ 4 : 960 nm
The raindrop detection function uses transmission in the light source wavelength band.
For other detection functions, transmission in the visible light band is used. Further, it is desirable that light in the wavelength range of 700 to 920 nm does not pass through or has a transmittance of 5% or less. The reason for suppressing the transmission of this wavelength is that, as described above as the required filter characteristics, when this wavelength range is taken in, the obtained image data will be entirely red, such as the portion indicating the red color of the tail lamp. It may be difficult to extract.
Therefore, if a filter having the characteristic of cutting infrared light is formed, light of other colors that becomes a disturbance can be removed, so that, for example, detection accuracy of a tail lamp can be improved. From this point of view, it is desirable not to transmit the light source wavelength band of 920 to 960 nm, but the band is narrower than the visible light band, and relative to visible light image sensors such as CMOS. Since the sensitivity is low, the amount of light is sufficiently small and the influence can be ignored.

<実施例B−1>
また、光学フィルタ205の撮像素子206側の面205bにおける、雨滴検出機能の領域には分光フィルタ層205Bが形成されている。
分光フィルタ層205Bの特性の実施例B−1を図25(b)に示す。
図25(b)に示すように、波長範囲880〜1100nmの赤外光領域を透過帯としており、撮像レンズ204側の面205aの分光フィルタ層205Aとの組合せにより、波長範囲920〜960nmの範囲の光のみを透過することとなる。この波長範囲の中心値と光源202の発光波長を略同等しておくのが望ましい。
ここで、λ、λの対応は以下となる。
λ:880nm
λ:1100nm(イメージセンサ感度の長波長側の限界値)
これらフィルタA−1、B−1の配置により、雨滴検出機能の領域のフィルタ特性は、図25(c)におけるハッチング領域、即ち920〜960nmの範囲のみを透過するものとなる。
上述したとおり、雨滴検出用の光源として中心波長は940nm、半値全幅10nmのものを用いているので、上記のハッチングされた920〜960nmの帯域を雨滴検出の光源からの射出光は透過できる。
また、この雨滴検出機能のフィルタ領域では、直射日光などの外乱光成分についてもこの920〜960nmの帯域を透過する僅かな成分しかセンサに入射しないことから、外乱光を大幅に低減することができ、雨滴検出の精度向上につながる。
<Example B-1>
A spectral filter layer 205B is formed in the raindrop detection function region on the surface 205b of the optical filter 205 on the image sensor 206 side.
An example B-1 of the characteristics of the spectral filter layer 205B is shown in FIG.
As shown in FIG. 25B, an infrared light region having a wavelength range of 880 to 1100 nm is used as a transmission band, and a wavelength range of 920 to 960 nm is obtained by combination with the spectral filter layer 205A on the surface 205a on the imaging lens 204 side. Only light of the above will be transmitted. It is desirable that the center value of this wavelength range and the light emission wavelength of the light source 202 be substantially the same.
Here, the correspondence between λ 5 and λ 6 is as follows.
λ 5 : 880 nm
λ 6 : 1100 nm (limit value on the long wavelength side of image sensor sensitivity)
Due to the arrangement of these filters A-1 and B-1, the filter characteristics of the raindrop detection function region pass only through the hatched region in FIG. 25C, that is, the range of 920 to 960 nm.
As described above, since the light source for raindrop detection has a center wavelength of 940 nm and a full width at half maximum of 10 nm, the light emitted from the light source for raindrop detection can pass through the hatched band of 920 to 960 nm.
Also, in the filter area of this raindrop detection function, disturbance light components such as direct sunlight enter only a small component that passes through the 920 to 960 nm band, so that the disturbance light can be greatly reduced. This will improve the accuracy of raindrop detection.

<実施例B−2>
次いで、フィルタ特性の組み合わせの実施例B−2について説明する。
なお、上記分光フィルタBに関して、実施例B−1に代えて、図26に示す実施例B−2を用いることもできる。
図26はフィルタ透過率と波長の関係を示す図である。
図26では波長範囲925〜965nmの赤外光領域を透過帯としており、205a側の面の分光フィルタ層Aとの組合せにより、概ね上記の波長範囲925〜960nmの範囲の光のみを透過することとなる。
ここで、λ、λの対応は以下となる。
λ:925nm
λ:965nm
次いで、図26に示す分光フィルタ層Bの実施例B−2について説明する。
この特性により、先の実施例A−1、B−1の組み合わせの場合よりも更に透過帯域が狭まり、直射日光などの外乱光成分を更に低減することができる。勿論、上記の雨滴検出の光源からの射出光は透過できる。
本実施形態では分光フィルタ205A、205Bの組み合わせによる効果を示しているが、若干の効果の低下を許容すれば、分光フィルタ205A、分光フィルタ205Bのフィルタ単体の利用においても有効である。
上記特性の設計に際しては、レンズからフィルタに入射する際の光束角度を考慮に入れ、それらの光束に合わせて検討が行われる。
なお、後述するとおり、フロントガラスの車内側の面で反射した不要反射光を抑制するための偏光フィルタを分光フィルタ層Bと光学フィルタの基板の間に形成してもよい。
<Example B-2>
Next, Example B-2 of combinations of filter characteristics will be described.
As for the spectral filter B, Example B-2 shown in FIG. 26 can be used instead of Example B-1.
FIG. 26 is a diagram showing the relationship between the filter transmittance and the wavelength.
In FIG. 26, an infrared light region having a wavelength range of 925 to 965 nm is used as a transmission band, and only light in the above wavelength range of 925 to 960 nm is transmitted through a combination with the spectral filter layer A on the 205a side. It becomes.
Here, the correspondence between λ 5 and λ 6 is as follows.
λ 5 : 925 nm
λ 6 : 965 nm
Next, Example B-2 of the spectral filter layer B shown in FIG. 26 will be described.
Due to this characteristic, the transmission band is further narrowed compared to the combination of Examples A-1 and B-1, and disturbance light components such as direct sunlight can be further reduced. Of course, the light emitted from the light source for raindrop detection can be transmitted.
In this embodiment, the effect of the combination of the spectral filters 205A and 205B is shown. However, if a slight decrease in the effect is allowed, it is also effective in using the spectral filters 205A and 205B alone.
In designing the above characteristics, a light beam angle when entering the filter from the lens is taken into consideration, and examination is performed in accordance with the light beam.
As will be described later, a polarizing filter for suppressing unnecessary reflected light reflected by the surface of the windshield inside the vehicle may be formed between the spectral filter layer B and the substrate of the optical filter.

次いで、フィルタ部の構成として領域分割パターンを用いた場合について説明する。
図27は光学フィルタと画素センサの画素の配置を示す図である。
光学フィルタ205の撮像素子206側の面には、領域分割されたパターンが形成されてなり、例えば図27に示すようにフォトダイオード1個ごと、すなわち1画素Gごとに応じた市松状のパターンを撮像素子の画素に一致するように配置されている。
光学フィルタ205と撮像素子206との間に空隙がある構成としてもよいが、光学フィルタ205を撮像素子206に密着させる構成とした方が、光学フィルタ205上の領域の境界と、撮像素子206上の領域の境界を一致させ易くなる。
なお、ここでは、撮像素子としてはモノクロ画像用撮像素子を前提にして説明する。また、カラー用撮像素子を用いてもよく、カラー用撮像素子を用いる場合は、撮像素子の各画素に付属するカラーフィルタの特性に応じて光学フィルタの各パターンの透過特性を調整すればよい。
これらの画素単位の異なる情報から、後述する各種画像が形成される。このような画像形成はカメラ内部の信号処理部602で行われる。
Next, a case where an area division pattern is used as the configuration of the filter unit will be described.
FIG. 27 is a diagram showing the arrangement of the pixels of the optical filter and the pixel sensor.
An area-divided pattern is formed on the surface of the optical filter 205 on the image sensor 206 side. For example, as shown in FIG. 27, a checkered pattern corresponding to each photodiode, that is, each pixel G is formed. It arrange | positions so that it may correspond to the pixel of an image pick-up element.
Although there may be a configuration in which there is a gap between the optical filter 205 and the image sensor 206, the configuration in which the optical filter 205 is closely attached to the image sensor 206 and the boundary between the regions on the optical filter 205 and the image sensor 206. This makes it easier to match the boundaries of the regions.
Here, description will be made on the assumption that the image pickup device is a monochrome image pickup device. A color image sensor may be used. When a color image sensor is used, the transmission characteristics of each pattern of the optical filter may be adjusted according to the characteristics of the color filter attached to each pixel of the image sensor.
Various images described later are formed from these pieces of information different in pixel units. Such image formation is performed by a signal processing unit 602 inside the camera.

<実施例C>
次いで、フィルタ領域分割パターンの実施例Cについて説明する。
フィルタ領域分割パターンとしては、画素サイズ相当の領域分割であるものに限られず、図4および図5に示すような画面全体のうちの上部1/4、下部1/4の2領域に形成したものであってもよい。
<Example C>
Next, Example C of the filter area division pattern will be described.
The filter area division pattern is not limited to the area division corresponding to the pixel size, and is formed in the upper 1/4 and lower 1/4 areas of the entire screen as shown in FIGS. It may be.

101 撮像ユニット、102 画像解析ユニット、105 フロントガラス、201 撮像装置、202、202’ 光源、204 撮像レンズ、205 光学フィルタ、206 撮像素子、207 センサ基板、602 信号処理部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 Imaging unit, 102 Image analysis unit, 105 Windshield, 201 Imaging device, 202, 202 'Light source, 204 Imaging lens, 205 Optical filter, 206 Imaging element, 207 Sensor substrate, 602 Signal processing unit

特許第3536738号Japanese Patent No. 353638 特開2010−204059号公報JP 2010-204059 A 特開2005−225250号公報JP 2005-225250 A 特開2005−195566号公報JP-A-2005-195 566

Claims (4)

フロントガラスに向けて光源から光を照射し、前記フロントガラスの表面に付着した雨滴によって反射された反射光を含む光を、前記フロントガラスに対して前記光源と同じ側に配置した撮像レンズにより集光して撮像素子により撮像する撮像方法において、
前記撮像レンズの焦点は、前記フロントガラスの位置よりも遠方に設定し、
前記光源からの光を照射した前記フロントガラス面上の光源照射領域における撮像画像を複数の領域に分割して、前記複数の領域画像に含まれる前記反射光に対応するスポットに含まれる画素に基づいて、前記フロントガラス面上における雨滴付着状態を検出する検出ステップを行い、
前記検出ステップは、各領域画像における前記スポット内の画素の輝度に基づく、各領域画像の平均輝度の分散に基づいて前記雨滴付着状態を検出することを特徴とする撮像方法。
Light is emitted from a light source toward the windshield, and light including reflected light reflected by raindrops attached to the surface of the windshield is collected by an imaging lens disposed on the same side of the windshield as the light source. In an imaging method in which light is used to capture an image with an image sensor,
The focal point of the imaging lens is set farther than the position of the windshield,
By dividing the captured image of the light source irradiation area on the front glass surface was irradiated with light from the light source into a plurality of regions, based on pixels included in spots corresponding to the reflected light included in the plurality of area images Performing a detection step of detecting a raindrop adhesion state on the windshield surface,
The imaging method according to claim 1, wherein the detecting step detects the raindrop adhesion state based on a variance of average luminance of each area image based on luminance of pixels in the spot in each area image.
フロントガラスに向けて光を照射する光源と、
前記フロントガラスに対して前記光源と同じ側に設けられ、前記フロントガラスの表面に付着した雨滴によって前記光源からの光が反射された反射光を含む光を撮像する撮像装置と、を備え、
前記撮像装置は、
焦点を前記フロントガラスの位置よりも遠方に設定された撮像レンズと、複数の画素アレイを有する撮像素子と、前記撮像レンズと前記撮像素子との間に設けた、前記反射光を選択的に透過する光学フィルタと、を備え、
前記光源からの光を照射した前記フロントガラス面上の光源照射領域における撮像画像を複数の領域に分割して、前記複数の領域画像における前記反射光に対応するスポットに含まれる画素に基づいて、前記フロントガラス面上における雨滴付着状態を検出する付着状態検出手段を備え、
前記付着状態検出手段は、各領域画像における前記スポット内の画素の輝度に基づく、各領域画像の平均輝度の分散に基づいて前記雨滴付着状態を検出することを特徴とする撮像ユニット。
A light source that emits light toward the windshield;
An imaging device that is provided on the same side as the light source with respect to the windshield, and that captures light including reflected light in which light from the light source is reflected by raindrops attached to the surface of the windshield,
The imaging device
An imaging lens whose focal point is set farther from the position of the windshield, an imaging device having a plurality of pixel arrays, and the reflected light provided selectively between the imaging lens and the imaging device. And an optical filter
Based on pixels included in a spot corresponding to the reflected light in the plurality of region images, by dividing a captured image in a light source irradiation region on the windshield surface irradiated with light from the light source into a plurality of regions, An adhesion state detection means for detecting a raindrop adhesion state on the windshield surface;
The image pickup unit, wherein the attachment state detection unit detects the raindrop attachment state based on a variance of average luminance of each area image based on luminance of pixels in the spot in each area image.
前記光源からの光を、所定のビームプロファイルに変換する光学素子を備えることを特徴とする請求項2記載の撮像ユニット。   The imaging unit according to claim 2, further comprising an optical element that converts light from the light source into a predetermined beam profile. 前記光源は、前記フロントガラスへの照射光分布が明暗分布の異なる、少なくとも2個以上の照明光学系により構成されることを特徴とする請求項2記載の撮像ユニット。   The imaging unit according to claim 2, wherein the light source includes at least two illumination optical systems having different light distributions on the windshield.
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