JP5928451B2 - ガラス溶融炉内監視方法、ガラス溶融炉操作方法、ガラス溶融炉内監視システム - Google Patents

Description

本発明は、ガラス溶融炉内監視方法、ガラス溶融炉操作方法、ガラス溶融炉内監視システムおよびガラス物品の製造方法に関する。

ガラスの製造工程には、ガラスの原料をガラス溶融炉に投入して、その原料をガラス溶融炉内で溶解させる工程がある。ガラス溶融炉内に投入される原料は固体であり、ガラス溶融炉内で徐々に溶解する。投入されガラス溶融炉内で積もった原料をバッチ山と呼ぶ。バッチ山は、溶解した原料である溶融ガラスの流れに沿って（すなわち、ガラス溶融炉の上流から下流へ）、徐々に移動する。また、バッチ山は、熱により溶解していくので、徐々に小さくなっていく。バッチ山の挙動は、ガラス溶融炉の操作の指針となるので、ガラス溶融炉内のバッチ山をガラス溶融炉内に設けられた観察窓から目視により観察したり、スケッチしたりすることが行われていた。バッチ山を観察する場合、溶融ガラスの表面（すなわち、液面）よりも上の部分が観察対象となる。

また、目視による観察やスケッチに依らずに、ガラス溶融炉内の観察窓にカメラを配置してバッチ山を監視する方法が種々提案されている。

例えば、非特許文献１に記載された技術では、監視領域の決定に、直線検出が可能なハフ（Hough ）変換を利用している。また、非特許文献１には、バッチ山の占有率を求めることが記載されている。

また、特許文献１には、バッチ山を撮影し、各撮影時刻において、バッチ山と液面との境界線の位置や形状あるいは最下流位置を比較することが記載されている。

また、特許文献２には、炉内の液面を走査して画像を撮影し、その画像から位置対輝度特性線を得て、位置対輝度特性線に基づいてバッチ山の存在位置を判定する方法が記載されている。

また、特許文献３には、ガラス溶融炉内で溶解した原料に関するパラメータの測定や調節方法が記載されている。

また、画像から特定物体を抽出する基本的な方法として、画素を二値化する方法がある。二値化にも様々な手法があり、例えば、輝度値に応じた画素のヒストグラムの谷を特定して画素を２つのクラスに分ける手法がある。輝度値に応じた画素のヒストグラムの谷を特定する方法として、モード法や、判別分析二値化法等が知られている。モード法は、非特許文献２，３に記載されている。判別分析二値化法は、非特許文献３に記載されている。判別分析二値化法では、ヒストグラムを２つのクラスに分割するときに、２つのクラス間の分離が最もよくなるように、閾値を決定する。具体的には、画像における背景領域と特定物体の領域に関するクラス内分散とクラス間分散との分散比が最大となる閾値を決定する。

日本国特開２００９−１６１３９６号公報 日本国特開昭５９−４４６０６号公報 米国特許出願公開第２００４／００７９１１３号明細書

Emmanuel Obser, Stephane Lepert, Sylvie Lelandais, "IMAGE PROCESSING FOR GLASS INDUSTRY"，「Proceedings 4th International Conference on Quality Control by Artificial Vision」：ＱＣＡＶ８７，ＩＳＢＮ：4-921073-01-5，１９９８年１１月１０日 "閾（しきい）値処理"、［online］、平成１６年６月１４日、SUGIMOTO Yoshitaka、［平成２２年１０月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.mm.media.kyoto-u.ac.jp/education/DIP/WEBPAGE_SECTION/section7/node2.html＞ "２値化処理"、［online］、村上・泉田研究室ＨＰ製作委員会（２００１）、［平成２２年１０月４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://ipr20.cs.ehime-u.ac.jp/column/gazo_syori/chapter4.html＞

ガラス溶融炉の観察窓にカメラを配置してバッチ山を監視する場合、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を継続し、その領域におけるバッチ山の状態を正確に監視できるようにすることが好ましい。

しかし、観察窓の掃除等のメンテナンス作業時にカメラの位置および向きがずれてしまうことがある。すると、カメラの撮影範囲もずれてしまう。このように、カメラの位置や向きが変化してしまうと、バッチ山の状態の経時変化の評価の精度が低下してしまう。

また、溶解した原料の液面には、原料が加熱されることにより泡が生じる。そのため、ガラス溶融炉内のバッチ山を撮影した場合、泡を背景とするバッチ山の画像が得られる。バッチ山の状態を正確に監視するためには、画像内における泡とバッチ山とを切り分け、画像内からバッチ山の部分を抽出することが好ましい。

また、バッチ山を監視したときに、その監視結果に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを適切に把握して、ガラス溶融炉を操作することが好ましい。

そこで、本発明は、ガラス溶融炉内の一定領域の観察を良好に継続することができるガラス溶融炉内監視方法およびガラス溶融炉内監視システムを提供することを目的とする。また、そのような良好な観察状態を実現しつつガラス物品を製造するガラス物品の製造方法を提供することを目的とする。

また、本発明は、監視したバッチ山の状態に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを明確化できるガラス溶融炉操作方法を提供することを目的とする。

本発明によるガラス溶融炉内監視方法は、画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含むことを特徴とする。

背景画像作成ステップで、複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する方法であってもよい。

背景除外画像生成ステップで、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する方法であってもよい。

背景画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する背景画像変換ステップと、一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像を、当該一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する抽出画像変換ステップとを含み、背景除外画像生成ステップでは、抽出画像変換ステップによる変換後の抽出画像の輝度値から、背景画像変換ステップによる変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、観察データ算出ステップでは、背景除外画像生成ステップで生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する方法であってもよい。

背景除外画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する背景除外画像変換ステップを含み、観察データ算出ステップでは、背景除外画像変換ステップによる変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する方法であってもよい。

画像撮影ステップで得られた各画像に対して、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、コントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択する前処理ステップを含む方法であってもよい。

前処理ステップで、コントラストを表す量として、画像内のエッジ数を算出し、エッジ数が予め定められた閾値以上であるという条件を満たす複数の画像を選択し、選択した複数の画像に基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する対象となる画像を生成する方法であってもよい。

また、本発明によるガラス溶融炉操作方法は、上記のガラス溶融炉内監視方法における観察データ算出ステップで算出される観察データに対して、ガラス溶融炉の運転パラメータが与える影響の度合を導出する影響度導出ステップと、観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御ステップとを含むことを特徴とする。

また、本発明によるガラス溶融炉内監視システムは、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影手段と、画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から一定範囲に該当する領域を抽出する画像較正手段と、一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成手段と、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する差分演算手段と、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出手段とを備えることを特徴とする。

背景画像作成手段が、複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する構成であってもよい。

差分演算手段が、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する構成であってもよい。

画像較正手段が、背景画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、一定範囲に該当する領域として抽出した抽出画像を、当該一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、差分演算手段が、画像較正手段による変換後の抽出画像の輝度値から、画像較正手段による変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、観察データ算出手段が、差分演算手段に生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する構成であってもよい。

画像較正手段が、差分演算手段によって生成された背景除外画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、観察データ算出手段が、画像較正手段による変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する構成であってもよい。

画像撮影手段によって得られた各画像に対して、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、コントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択する前処理手段を備える構成であってもよい。

前処理手段が、コントラストを表す量として、画像内のエッジ数を算出し、エッジ数が予め定められた閾値以上であるという条件を満たす複数の画像を選択し、選択した複数の画像に基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する対象となる画像を生成する構成であってもよい。

観察データ算出手段によって算出される観察データに対して、ガラス溶融炉の運転パラメータが与える影響の度合を導出する観察データ解析手段を備える構成であってもよい。

観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御手段を備える構成であってもよい。

また、本発明によるガラス物品の製造方法は、ガラス溶融炉内で溶融ガラスを製造するガラス溶融ステップと、清澄槽内で溶融ガラスの泡を除去する清澄ステップと、
泡が除去された溶融ガラスを成形する成形ステップと、成形された溶融ガラスを徐冷する徐冷ステップとを含むとともに、画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含むことを特徴とする。

本発明のガラス溶融炉内監視方法およびガラス溶融炉内監視システムによれば、ガラス溶融炉内の一定領域の観察を継続し、その一定領域におけるバッチ山の状態を良好に監視することができる。また、ガラス物品の製造方法によれば、そのような良好な監視状態を実現しつつガラス物品を製造することができる。

また、本発明のガラス溶融炉操作方法によれば、監視したバッチ山の状態に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを明確にすることができる。

本発明のガラス溶融炉内監視システムが適用されるガラス溶融炉の例を示す平面図。 本発明の第１の実施形態のガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図。 カメラ１１_ａによる撮影画像の例を示す説明図。 基準パターンの画像の例および基準パターンを用いたマッチングの例を示す説明図。 姿勢特定手段１４が行う姿勢推定動作の例を示すフローチャート。 カメラ１１_ａによる撮影画像のうち、溶解した原料の液面に該当する範囲を抜き出した模式図。 視点を一定領域９_ａの真上に変化させるように変換した変換結果の例を示す説明図。 カメラの姿勢判断処理の処理経過の例を示すフローチャート。 観察データ導出までの処理経過の例を示すフローチャート。 背景画像作成処理（ステップＳ１１）の処理経過の例を示すフローチャート ステップＳ２４の結果得られたヒストグラム。 ステップＳ２４の結果得られたヒストグラム。 ステップＳ１３の変換後の画像の例を示す説明図。 ステップＳ１２の変換後の背景画像の例を示す説明図。 ステップＳ１４の処理を行った結果の画像の例を示す説明図。 二値化処理後の画像の例を示す説明図。 一定領域９_ａ，９_ｂを側壁６側の領域とガラス溶融炉の中央側の領域とに二等分した領域を示す説明図。 第１の実施形態の変形例におけるガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図。 第１の実施形態の変形例における観察データ導出までの処理経過の例を示すフローチャート。 本発明の第２の実施形態のガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図。 １つの観察データに対する運転パラメータの影響度を計算した結果の例を示すグラフ。 １つの品質データに対する観察データＡ，Ｂおよび温度Ａ〜Ｄの影響度を計算した結果を示すグラフ。 観察データと品質データとの相関が失われたり新たに現れたりする状況の変化を示すグラフ。 第３の実施形態のガラス物品の製造方法で用いるガラス物品の製造ラインの一例を示す模式図。 第３の実施形態のガラス物品の製造方法の例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
まず、本発明のガラス溶融炉内監視システムが適用されるガラス溶融炉の例について説明する。図１は、そのようなガラス溶融炉の例を示す平面図である。ガラス溶融炉１は、底面、上流壁（上流側の壁）７、側壁６、下流壁（下流側の壁）８および天井（図示略）に囲まれた空間内で、熱によってガラス原料を溶解させる。上流壁７には、原料を投入する投入口３_ａ，３_ｂが設けられ、下流壁８には、溶解させたガラス原料を排出する排出口４が設けられている。また、側壁６には、それぞれ、観察窓２とバーナー５が設けられている。図１では、投入口３_ａ，３_ｂが設けられている場合を示したが、投入口の数は２つに限定されない。

投入口３_ａ，３_ｂからは、固体状態のガラス原料が投入される。ガラス溶融炉内がバーナー５から吹き出された炎で加熱されるため、この原料は徐々に溶解していき、溶解した原料は、徐々に下流側に移動して排出口４から排出される。ガラス溶融炉１内で固体状態で積もっている原料がバッチ山１０である。バッチ山１０は、時間経過とともに下流側に移動しつつ溶解していく。

本発明のガラス溶融炉内監視システムは、カメラ１１_ａ，１１_ｂを備え、ガラス溶融炉内における液面の一定領域９_ａ，９_ｂを監視する。図１では、２つの一定領域９_ａ，９_ｂによって、炉内の液面のうち各カメラの正面方向における側壁間の領域がカバーされるように、２つの一定領域９_ａ，９_ｂを定めた場合を例示している。カメラ１１_ａは、上流側から見て右側の一定領域９_ａ（以下、単に一定領域９_ａと記す。）を撮影し、カメラ１１_ｂは、上流側から見て左側の一定領域９_ｂ（以下、単に一定領域９_ｂと記す。）を撮影する。本発明では、ガラス溶融炉内監視システムが２台のカメラ１１_ａ，１１_ｂを備える場合を例に説明するが、ガラス溶融炉内監視システムが備えるカメラの台数は２台に限定されない。

なお、一定領域９_ａ，９_ｂは、投入口３_ａ，３_ｂ付近から離して定める。投入口３_ａ，３_ｂの直近の領域を一定領域として撮影した場合、撮影画像内で一定領域に該当する部分が全てバッチ山となり、背景となる泡が写らない可能性が高く、その場合、バッチ山に関するデータを算出できないためである。

［実施形態１］
図２は、本発明の第１の実施形態のガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図である。第１の実施形態のガラス溶融炉内監視システムは、カメラ１１_ａと、カメラ１１_ｂと、画像処理装置１３とを備える。ガラス溶融炉内監視システムは、カメラ１１_ａ，１１_ｂが撮影した画像に対してそれぞれ同様の処理を行う。そのため、以下、カメラ１１_ａに関して説明し、カメラ１１_ｂに関する説明は、適宜省略する。

カメラ１１_ａは、ガラス溶融炉の観察窓２（図１参照）を介して、液面の一定領域９_ａの画像を繰り返し撮影する。この画像は静止画像である。同様に、カメラ１１_ｂも、ガラス溶融炉の観察窓２（図１参照）を介して、液面の一定領域９_ｂの静止画像を繰り返し撮影する。カメラ１１_ａ，１１_ｂの撮影間隔は、予め定めておけばよい。

なお、カメラ１１_ａの撮影範囲（視野の範囲）には、一定領域９_ａだけでなく、一定領域９_ａ近辺の液面や、カメラ１１_ａに対向する側壁も収められる。従って、カメラ１１_ａの撮影画像には、一定領域９_ａおよびその近傍の液面や、対向する側壁も写っている。カメラ１１_ｂに関しても同様である。

カメラ１１_ａ，１１_ｂで撮影された画像は、画像処理装置１３に入力される。

画像処理装置１３は、カメラ１１_ａで撮影された画像に対して画像処理を行い、一定領域９_ａにおけるバッチ山に関する種々のデータ（例えば、配置や動きに関するデータ）を算出する。同様に、画像処理装置１３は、カメラ１１_ｂで撮影された画像に対して画像処理を行い、一定領域９_ｂにおけるバッチ山に関する種々のデータを算出する。カメラ１１_ａ，１１_ｂが撮影した画像に基づいて算出されたバッチ山のデータを以下、観察データと記す。

画像処理装置１３は、前処理手段１９と、画像記憶手段１２と、姿勢特定手段１４と、背景画像作成手段１５と、画像較正手段１６と、差分演算手段１７と、観察データ算出手段１８とを備える。

前処理手段１９は、カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて、原料粉やフレーム（バーナー５から吹き出された炎）が写っていない状態の画像を生成する。ガラス溶融炉内に浮遊する原料粉やフレームが画像に写ると、バッチ山の画像が不鮮明になる。前処理手段１９は、カメラ１１_ａが撮影した複数の画像を用いて、原料粉やフレーム等の外乱の影響を受けずにバッチ山が鮮明に写った状態の画像を生成する。前処理手段１９は、カメラ１１_ｂが撮影した画像に関しても同様の処理を行う。このように、原料粉やフレームの影響を除去した画像を生成することを前処理と記す。また、前処理手段１９がカメラによって撮影された複数の画像から生成した画像を、以下、前処理画像と記す場合がある。ただし、前処理画像は、原料粉やフレームの影響を除去してバッチ山をより鮮明にしたという点を除けば、各カメラが撮影した画像と同様であり、前処理画像を、単に撮影画像と記す場合もある。すなわち、カメラが撮影した画像そのものと同様に撮影画像と称する場合がある。前処理手段１９は、カメラ１１_ａに基づいて得られた前処理画像、および、カメラ１１_ｂに基づいて得られた前処理画像を、それぞれ、画像記憶手段１２に記憶させる。

なお、ガラス溶融炉によっては、前処理が全く必要なかったり、あるいは、一部必要なかったりする場合もある。例えば、フレームの影響が少なかったり、浮遊する原料粉が少なかったりするガラス溶融炉では、前処理を行わなくてもよい。その場合、画像処理装置１３は、各カメラ１１_ａ，１１_ｂから入力された画像をそのまま画像記憶手段１２に記憶させればよい。

画像記憶手段１２は、画像を記憶する記憶装置である。前述のように、前処理手段１９が各カメラ１１_ａ，１１_ｂから入力された画像に対して前処理を行った場合には、その前処理によって得られた前処理画像を記憶する。また、前処理を行わない場合には、各カメラ１１_ａ，１１_ｂから入力された画像をそのまま記憶する。

以下、前処理手段１９が前処理を行い、画像記憶手段１２が前処理画像を記憶する場合を例にして説明する。

姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａによる撮影画像（本例では前処理画像）から、カメラ１１_ａの姿勢を特定する。ここで、姿勢とは、カメラの位置および向きを意味する。姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ｂに関しても同様の処理を行う。

図３は、カメラ１１_ａによる撮影画像（本例では、カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像）の例を示す説明図である。この撮影画像は、一定領域９_ａ方向を写した画像である。カメラ１１_ａによる撮影画像には、バッチ山１０における液面２５より上の部分の他に、対向する側壁６や観察窓２の一部も写っている。側壁６や観察窓２の画像は、カメラの向きおよび位置（カメラの姿勢）を特定するために利用される。すなわち、側壁６を形成するレンガ同士の境界線（溝）、その境界線同士の交差部、および観察窓２の角部（コーナー部）は、撮影画像内において特徴的なパターンとして現れる。以下、このような特徴的なパターンを基準パターンと記す。基準パターンは、撮影したときに同一画像中に似たパターンが存在しないパターンである必要がある。例えば、窓等のコーナーの形状、線や点等の組み合わせが特徴的なパターンとなるのであれば、そのような組み合わせを基準パターンにしてもよい。また、後述するように、姿勢特定手段１４が、基準パターンの画像として記憶する画像を逐次更新してもよい。カメラの姿勢が変化しなければ、基準パターンは、撮影画像内におけるほぼ一定の位置（座標）に現れる。一方、清掃時等にカメラの姿勢が変化すると、撮影画像内における基準パターンの位置も変化する。姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａによる撮影画像における基準パターンの位置に基づいて、カメラ１１_ａの姿勢のずれの有無を判定する。すなわち、基準パターンは、カメラの姿勢のずれが生じたか否かを判定するために用いられる。なお、画像内における位置を表す座標を、以下、画像座標と記す。

また、カメラの姿勢ずれ判定の信頼性を増す観点から、画像内に基準パターンが複数個存在していることが好ましい。

姿勢特定手段１４は、基準パターンの画像および撮影画像内における基準パターンの画像座標を記憶する。基準パターンの画像座標は、例えば、基準パターンの中心位置の画像座標であってもよい。姿勢特定手段１４は、例えば、観察窓２のコーナー部の点２１_ａおよびその周辺の画像を基準パターンの画像として記憶するとともに、その位置の画像座標を記憶する。この場合の基準パターンの画像の例、および基準パターンを用いたマッチングの例を、図４に示す。図４（ａ）は、基準パターンの画像の例を示す。図４（ｂ）は、基準パターンとのマッチングを行う撮影画像の例を示す。図４（ｂ）では、図３と同様の撮影画像を例示している。図４（ｂ）において、図３に示す要素と同一の要素については、同一の符号を付し、説明を省略する。また、図４（ａ）では、基準パターンを分かりやすくするため、撮影画像と比較して大きく図示している。姿勢特定手段１４は、撮影画像と、記憶している各基準パターンの画像との間でパターンマッチングを行い、記憶している各基準パターンの画像に該当する撮影画像内の部分の画像座標を特定する。姿勢特定手段１４は、その画像座標と、記憶している画像座標とを比較して、カメラ１１_ａの姿勢にずれが生じたか否かを判定する。なお、パターンマッチングでは、類似する程度の指標値となる類似度を計算する。

例えば、姿勢特定手段１４は、図４（ａ）に例示する基準パターンの画像と、図４（ｂ）に示す撮影画像との間でパターンマッチングを行い、撮影画像内の部分８１（図４（ｂ）参照）を特定し、その部分８１の画像座標（例えば、撮影画像内の部分８１の中心座標）を特定する。そして、姿勢特定手段１４は、その座標と、予め記憶している画像座標とを比較して、カメラ１１_ａの姿勢にずれが生じたか否かを判定すればよい。

また、カメラの姿勢推定に用いる特徴的な点を基準点と記す。基準点群の中に、基準パターン内の点（例えば、観察窓２のコーナー部の点２１_ａ）が含まれていてもよい。図３では、点２１_ａ〜２１_ｅを基準点とする場合を例示している。姿勢特定手段１４は、基準点に関する情報として、基準点の画像座標と、実空間における基準点の３次元座標とを記憶する。姿勢特定手段１４は、「基準パターンの画像およびその画像座標」と「基準点の画像座標および３次元座標」を記憶しているので、画像上における基準パターンと基準点の相対的な位置関係を判断できる。

カメラ１１_ａが基準パターンおよび一定領域９_ａを含む画像を撮影し、カメラ１１_ｂが基準パターンおよび一定領域９_ｂを含む画像を撮影する処理は、画像撮影ステップに相当する。

図５は、姿勢特定手段１４が行う姿勢推定動作の例を示すフローチャートである。姿勢特定手段１４は、前述のように撮影画像内における基準パターンの画像座標と、記憶している画像座標とを比較し、カメラ１１_ａの姿勢にずれが生じたと判定した場合、それらの画像座標を用いて、姿勢のずれ量を計算する（ステップＳ５１）。すなわち、姿勢特定手段１４は、基準パターンが撮影画像内でどれだけずれたかを計算する。

そして、姿勢特定手段１４は、撮影画像内における基準パターンのずれた量を、記憶している基準点の画像座標に反映する（ステップＳ５２）。すなわち、姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａの姿勢にずれが生じたことによって撮影画像内での基準パターンの画像座標がずれた分だけ、各基準点の画像座標をずらす（基準点の画像座標の値を変化させる）。

そして、姿勢特定手段１４は、その基準点の画像座標と、実空間における基準点の３次元座標とを用いて、カメラキャリブレーション処理を行い、カメラ１１_ａの姿勢を推定する。具体的には、姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａの各種姿勢における個々の基準点の画像座標を、実空間における各基準点の３次元座標から算出する（ステップＳ５３）。そして、姿勢特定手段１４は、各基準点の３次元座標から算出した画像座標が、上記のように基準パターンの画像座標のずれに合わせてずらした基準点の画像座標に最も近い座標となるときの姿勢を、カメラ１１_ａの姿勢であると判定する（ステップＳ５４）。

ここでは、カメラ１１_ａを例にして説明したが、姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ｂに関する姿勢のずれの有無の判定や姿勢推定も同様に行う。

画像較正手段１６は、姿勢特定手段１４が特定したカメラ１１_ａの姿勢に応じて、撮影画像内（本例では、前処理画像内）において一定領域９_ａに該当する範囲を特定する。図６は、カメラ１１_ａによる撮影画像のうち、溶解した原料の液面２５に該当する範囲を抜き出した模式図である。なお、図６の右側および左側はそれぞれガラス溶融炉の上流および下流である。この液面２５の画像のうち、太い実線で囲んだ範囲３１_ａが、実空間における一定領域９_ａに該当する。画像較正手段１６は、カメラ１１_ａの姿勢に応じて、一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａを特定し、抽出する。

ただし、ガラス溶融炉内での液面の高さは一定であるとする。この高さにおける一定領域９_ａの範囲は予め定められている。すなわち、一定領域９_ａの範囲（位置）は、実空間内における一定の高さの面内における領域の位置として予め規定されている。従って、カメラ１１_ａの姿勢が特定されると、そのカメラ１１_ａによる撮影画像内における一定領域９_ａに該当する範囲も定めることができる。すなわち、画像較正手段１６は、実空間において一定の高さにおける一定領域９_ａを、姿勢が既知となったカメラ１１_ａの撮影画像に射影したときの画像内における範囲３１_ａを特定すればよい。

なお、ガラス溶融炉内での液面の高さが一定であるとした場合、撮影画像における一画素分のずれが、実空間において何ｍｍずれているかを調査することにより、撮影画像における画素分解能（ｍｍ／ｐｉｘｅｌ）を把握することができる。

また、画像較正手段１６は、画像内で一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａを特定する処理の他に、その範囲３１_ａの画像を、一定領域９_ａを真上（換言すれば、液面に対向する上方）から観察したときの画像に変換する処理も行う。すなわち、図６に例示する画像は、カメラ１１_ａの視点（液面に対して傾斜方向）で一定領域９_ａを観察した場合の画像であるが、画像内の範囲３１_ａに関して、視点を一定領域９_ａの真上に変化させた場合の画像に変換する。この変換結果の例を図７に例示する。このように、画像較正手段１６は、画像内で一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａに関して、視点を一定領域９_ａの真上に変化させる視点変換処理を行い、その視点から観察される画像を生成すればよい。

なお、画像較正手段１６が、一定領域９_ａを真上から観察したときの画像に変換する対象となるのは、カメラ１１_ａによる撮影画像から抽出された範囲３１_ａに限らない。例えば、画像処理（例えば、後述の背景画像作成処理）によって得られた画像に対しても、画像較正手段１６は同様の変換を行う。

画像較正手段１６は、カメラ１１_ｂによる撮影画像（本例では、前処理画像）に関しても同様の処理を行う。

背景画像作成手段１５は、前処理手段１９によって順次生成される複数の前処理画像から画像較正手段１６によって抽出された範囲３１_ａ（一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａ）の画像を用いて、バッチ山が存在しない場合の液面の画像を作成する（背景画像作成処理）。この範囲３１_ａは一定領域９_ａに該当する画像であるので、泡を背景としてバッチ山を写した画像となる。また、バッチ山の移動速度や溶解速度は緩やかであるので、範囲３１_ａには、常に（あるいは、高い頻度で）バッチ山が写っている。そのため、一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａとして、泡（背景）だけが写った状態の画像を直接撮影することは困難である。そこで、背景画像作成手段１５は、複数の画像から抽出された範囲３１_ａを用いて、バッチ山が存在しない背景画像を作成する。

液面においてバッチ山が存在しない箇所には泡が存在する。また、バッチ山は、徐々に下流方向に移動しなから溶解していく。従って、ある画像から抽出された範囲３１_ａにおいてバッチ山に該当した画素も、別の画像から抽出された範囲３１_ａでは泡を表すことになる。背景画像作成手段１５は、複数の画像から抽出された、一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａにおける対応する画素の組毎に（換言すれば、一定領域９_ａ内の同じ位置に該当する画素の組毎に）、泡に該当する輝度を特定することによって、バッチ山が存在せずにバッチ山の背景のみを表した画像を作成する。なお、ここでは、複数の画像から抽出された範囲３１_ａにおける対応画素の組毎に処理を行う場合を例にしたが、複数の画像から抽出された範囲３１_ａにおける対応するエリア毎に、泡に該当する輝度を特定してもよい。エリアは、連続する画素が集まって形成する領域である。

背景画像作成手段１５は、カメラ１１_ｂによる撮影画像（本例では、前処理画像）に関しても同様の処理を行う。

差分演算手段１７は、２枚の画像間における対応する画素間の差分を計算する。具体的には、バッチ山を写した画像の各画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する。この減算処理によって、バッチ山を写した画像から背景部分が除去された画像が得られる。ただし、泡の輝度にも多少の変化はある。従って、バッチ山を写した画像内における泡に該当する画素の輝度から、背景画像における対応画素の輝度値を減算した結果が０になるとは限らない。そこで、差分演算手段１７は、バッチ山を写した画像の各画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算した後、画素毎の減算結果を“０”または“１”に二値化する処理を行うことが好ましい。この二値化処理では、差分演算手段１７は、画素毎に、減算結果が所定値以上であれば、減算結果を“１”に切り上げ、減算結果がその所定値未満であれば、減算結果を“０”に切り下げればよい。この二値化処理を行うことで、バッチ山に該当する領域（輝度値が“１”の領域）と、背景に該当する領域（輝度値が“０”の領域）とを、より明確に区別することができる。

観察データ算出手段１８は、背景部分が除去され、バッチ山に該当する部分が残された画像から、バッチ山の観察データを算出する。観察データの例として、例えば、バッチ山の先端位置、バッチ山の移動速度、バッチ山の溶解速度（バッチ山の減少率）、一定領域９_ａ，９_ｂそれぞれにおけるバッチ山の占有率等が挙げられる。また、これらの観察データに関して、一定領域９_ａにおける値と、一定領域９_ｂにおける値との差を算出し、その差を観察データとしてもよい。

また、一定領域９_ａを側壁側の領域と、ガラス溶融炉の幅方向の中央側の領域とに二等分し、その二つ領域におけるバッチ山の占有率の比（以下、内外比と記す。）を観察データとして計算してもよい。同様に、一定領域９_ｂに関しても、側壁側の領域と、ガラス溶融炉の内側の領域とに二等分し、その二つ領域におけるバッチ山の占有率の比（内外比）を観察データとして計算してもよい。

前処理手段１９、姿勢特定手段１４、背景画像作成手段１５、画像較正手段１６、差分演算手段１７および観察データ算出手段１８は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示略）に記憶されたプログラムをＣＰＵが読み込み、ＣＰＵがそのプログラムに従って、前処理手段１９、姿勢特定手段１４、背景画像作成手段１５、画像較正手段１６、差分演算手段１７および観察データ算出手段１８として動作すればよい。

次に、動作について説明する。
まず、前処理手段１９による前処理について説明する。カメラ１１_ａは、定期的に一定領域９_ａ方向を撮影し、その画像を順次、前処理手段１９に入力する。前処理手段１９は、一定の周期（例えば、数秒の周期）毎に、その周期内にカメラ１１_ａから入力された複数の画像に基づいて、前処理画像を生成する。具体的には、前処理手段１９は、１周期内で入力された個々の画像に関して、画像内のエッジの数をカウントする。なお、エッジとは、画像内に現れる線である。画像内におけるエッジの数のカウント対象とする領域を、例えば、壁面に相当する領域および一定領域９_ａに相当する領域に限定してもよい。前処理手段１９による処理周期は短く、その周期内でカメラ１１_ａから入力される各画像において、写っているバッチ山の数の多さが変化しない場合が多い。また、画像に写るバッチ山の多さが変化しないということは、フレームや原料粉の影響がなければ、エッジの数もある程度の多さを維持しているはずである。このことを利用して、前処理手段１９は、１周期内でカメラ１１_ａから入力された複数の画像の中から、エッジの数のカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像を選択する。なお、画像内におけるエッジの数のカウント結果の多寡を判断する基準として、例えば、予め定められた閾値を用いてもよい。具体的には、前処理手段１９は、カウント結果として得られたエッジ数が、エッジ数に関して予め定められた閾値以上であるという条件を満たしている場合に、画像内のエッジ数が多いと判定し、エッジ数が閾値以上である画像を選択すればよい。また、前処理手段１９は、カウント結果として得られたエッジ数が閾値未満である場合に、画像内のエッジ数が少ないと判定し、エッジ数が閾値未満である画像を選択しない。あるいは、入力された各画像におけるエッジの数のカウント結果に応じて、エッジの数の多寡の判断基準を変動させてもよい。

また、上記の説明では、前処理手段１９が連続する複数の画像を選択する場合を例にして説明したが、前処理手段１９が選択する複数の画像は連続する画像でなくてもよい。

また、前処理手段１９は、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、そのコントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択すればよい。前述のエッジ数は、画像内の明暗のコントラストを表す量の一例である。また、エッジ数が閾値以上であるという条件は、明暗のコントラストを表す量に関して予め定められた条件の一例である。前処理手段１９がエッジ数に基づく画像選択方法以外の方法で画像を選択する例を以下に示す。例えば、前処理手段１９は、カメラ１１_ａから入力された画像毎に、画像の明暗のコントラストを表す量として輝度値の標準偏差を算出してもよい。このとき、前処理手段１９は、画像全体に含まれる各画素の輝度値の標準偏差を算出してもよい。あるいは、画像内において、レンガ同士の境界線が写る領域を予め定めておき、前処理手段１９は、画像内のその領域における輝度値の標準偏差を算出してもよい。また、画像を選択する条件の一例として、画像のコントラストを表す量がその前の画像のコントラストを表す量よりも一定値以上低下する事象の発生時からその一定時間経過後までの画像を除外し、除外されずに残った画像を選択するという条件が挙げられる。例えば、この条件を採用し、明暗のコントラストを表す量として輝度値の標準偏差を算出する場合、前処理手段１９は、ある画像で、輝度値の標準偏差が前の画像の輝度値の標準偏差よりも一定値以上低下した場合、その時点から一定期間が経過するまでに生成された画像をその後の処理の対象から除外し、除外されずに残った画像を選択すればよい。そして、前処理手段１９は、選択した複数の画像から前処理画像を生成する。なお、画像内の明暗のコントラストを表す量が一定値以上低下したということは、コントラストが急に低下したということであり、原料粉が舞い上がる等の現象が生じたとみなすことができる。

以下の説明では、前処理手段１９が、画像内のエッジ数に基づいて画像を選択する場合を例にして説明する。

前処理手段１９は、選択した複数の画像を用いて、前処理画像における個々の画素の輝度値を決定することにより、前処理画像を生成する。選択した複数の画像において、対応する画素（同じ画像座標の画素）に着目し、その画素の中で最小となる輝度値を特定する。そして、前処理手段１９は、その輝度値を、前処理画像における対応画素の輝度値として定める。例えば、前処理手段１９は、選択した各画像における画像座標（ｘ_１，ｙ_１）の輝度値を読み込み、画像座標（ｘ_１，ｙ_１）における輝度値のうちの最小値を特定する。そして、前処理手段１９は、その最小となっている輝度値を、前処理画像の画像座標（ｘ_１，ｙ_１）における輝度値として定める。前処理手段１９は、この処理を画素毎に行う。そして、前処理手段１９は、生成した前処理画像を画像記憶手段１２に記憶させる。前処理手段１９は、この処理を一定周期で繰り返す。従って、カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像が順次、画像記憶手段１２に蓄積されていく。

なお、前処理において、カメラ１１_ａから入力された複数の画像のうち、「エッジのカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像」以外の画像については、無視してよい。

ここでは、カメラ１１_ａが撮影した画像を用いる場合を例にして説明したが、カメラ１１_ｂも、定期的に一定領域９_ｂ方向を撮影し、その画像を順次、前処理手段１９に入力する。前処理手段１９は、カメラ１１_ｂが撮影した画像からも、同様に前処理画像を生成し、画像記憶手段１２に記憶させていく。

エッジのカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像は、フレームや原料粉があまり写っていない画像であるということができる。フレームや浮遊する原料粉が多く写った画像では、バッチ山や側壁が不鮮明になり、画像内のエッジ数が減少するからである。また、フレームが写っている場合、画像内でフレームに該当する箇所の輝度値は高い値となる。従って、上記のように、フレームや原料粉があまり写っていない画像を複数選択し、さらにそれらの画像における対応画素のうち、最小の輝度値を特定することで、フレームや原料粉が写っていない状態の画像における輝度値を選択することができる。そのような輝度値を有する画像として前処理画像を定めるので、カメラ１１_ａが撮影した画像の一部に、炉内で浮遊する原料粉やフレームが写ったとしても、そのような原料粉やフレームを排除した前処理画像を生成することができる。すなわち、監視対象とするバッチ山が鮮明に写った画像を得ることができる。前処理手段１９が前処理画像を生成する動作は、前処理ステップに相当する。

なお、既に説明したように、フレームの影響が少なかったり、浮遊する原料粉が少なかったりするガラス溶融炉では、上記のような前処理を行う必要はない。その場合には、画像処理装置１３は、カメラ１１_ａ，１１_ｂが撮影した画像を、そのまま画像記憶手段１２に記憶させればよい。

次に、姿勢特定手段１４が、カメラの姿勢を判断する動作について説明する。ここでは、カメラ１１_ａの姿勢を判断する場合を例にするが、カメラ１１_ｂの姿勢判断処理も同様である。図８は、カメラの姿勢判断処理の処理経過の例を示すフローチャートである。なお、本例では、姿勢特定手段１４が複数の基準パターンの画像およびその画像座標を記憶している場合を例に説明する。

上述のように、前処理手段１９は、一定の周期（例えば、数秒の周期）毎に、カメラ１１_ａが撮影した画像から前処理画像を生成し、その画像を画像記憶手段１２に記憶させる。

姿勢特定手段１４は、画像記憶手段１２に記憶された複数の撮影画像（本例では、カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像）を読み込んで、カメラ１１_ａの姿勢にずれが生じたか否かを判断する処理を定期的に行う。ただし、前処理手段１９の処理周期が例えば数秒であるのに比べ、姿勢特定手段１４の処理周期は、前処理手段１９による処理周期よりも長い。例えば、姿勢特定手段１４の処理周期は数時間としてもよい。

姿勢特定手段１４は、処理開始タイミングになったと判断すると、画像記憶手段１２に記憶された直近の所定枚数の撮影画像（カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像）を読み込む。この所定枚数は予め定めておけばよい。姿勢特定手段１４は、読み込んだ直近の所定枚数の撮影画像（前処理画像）の平均画像を生成する（ステップＳ１）。具体的には、姿勢特定手段１４は、読み込んだ所定枚数の撮影画像に関して、対応する画素毎に輝度値の平均値を計算し、その平均値を輝度値とする画像を生成し、その画像を平均画像とすればよい。本例では、平均画像を生成する場合を例示したが、対応する画素毎に輝度値の中間値を計算し、その中間値を輝度値とする画像（中間値画像）を生成してもよい。

また、本例では、ステップＳ１で複数の画像から平均画像を生成する場合を例示したが、画像記憶手段１２に記憶された１枚の画像に対してステップＳ２以降の処理を行ってもよい。すなわち、ステップＳ１の処理を省略してもよい。

姿勢特定手段１４は、ステップＳ１で生成した平均画像に対して、姿勢特定手段１４が予め記憶している複数の基準パターンに関するパターンマッチングを行う（ステップＳ２）。本例では、画像同士が類似する程度が高いほど、計算される類似度の値が小さくなる場合を例にして説明する。ステップＳ２において、姿勢特定手段１４は、予め記憶している基準パターンの画像と平均画像内の各部とで、類似度を計算する。そして、類似する程度が最も高い（本例では、類似度が最も小さい値となる）画像内の位置を特定する。例えば、図４に例示する基準パターンの画像およびその画像座標を予め記憶していたとすると、姿勢特定手段１４は、平均画像内から、図４に例示する基準パターンの画像との類似度の値が閾値以下となっている箇所を特定し、さらにそれらの箇所の中から、類似度の値が最も小さい箇所を特定する。この箇所が、平均画像内において基準パターンに相当する部分である。さらに、姿勢特定手段１４は、例えば、特定した箇所の中心画素の画像座標を特定する。すなわち、姿勢特定手段１４は、図４に例示する基準パターンの画像に最も類似する箇所を平均画像から特定し、例えば、その中心画素の画像座標を特定する。姿勢特定手段１４は、この処理を、予め記憶していた基準パターンの画像毎に行う。

類似度の計算は、公知の方法で行えばよい。例えば、類似度の例として、ＳＳＤ（Sum of Squared Difference ）やＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）が挙げられる。ＳＳＤは、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の輝度値の差の二乗の合計値である。従って、姿勢特定手段１４は、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の組毎に、輝度値の差の二乗を計算し、さらにその合計値を計算することで、ＳＳＤを算出すればよい。また、ＳＡＤは、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の輝度値の差の絶対値の合計値である。従って、姿勢特定手段１４は、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の組毎に、輝度値の差の絶対値を計算し、さらにその合計値を計算することで、ＳＡＤを算出すればよい。また、類似度算出対象となる画像が二値画像である場合には、姿勢特定手段１４は、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の組毎に、ＸＯＲ（eXclusive OR：排他的論理和）を計算し、さらにその合計値を計算して、その計算結果を類似度としてもよい。ＳＳＤ、ＳＡＤ、および画素同士の組毎のＸＯＲの合計値はいずれも、画像同士が類似する程度が高いほど値が小さくなる類似度である。

なお、本例では、画像同士が類似する程度が高いほど値が小さくなる類似度を用いる場合を例に説明しているが、他の類似度を用いてもよい。例えば、姿勢特定手段１４は、類似度として、正規化相互相関（ＮＣＣ：Normalized Cross-Correlation）を計算してもよい。正規化相互相関は、画像同士が類似する程度が高いほど値が１に近くなる。従って、姿勢特定手段１４は、類似度として正規化相互相関を算出する場合には、その類似度（正規化相互相関）の値が１に最も近い箇所を特定すればよい。

次に、姿勢特定手段１４は、基準パターン毎に、ステップＳ２で特定した、類似する程度が最も高い箇所（本例では、類似度の値が最も小さくなる箇所）の画像座標と、予め記憶していた基準パターンの画像座標との差（すなわち、距離）を計算し、その距離に基づいて、カメラ１１_ａの姿勢にずれが生じたか否かを判定する（ステップＳ３）。姿勢特定手段１４は、ステップＳ２で特定した画像座標と、予め記憶していた特徴座標との距離と、閾値とを比較し、座標間の距離が閾値以上であれば、カメラの姿勢にずれが生じたと判定し、座標間の距離が閾値未満であれば、カメラの姿勢にずれは生じていないと判定すればよい。なお、姿勢特定手段１４は、予め複数の基準パターンを記憶しているので、基準パターン毎に座標間の距離（ステップＳ２で特定した画像座標と、予め記憶していた特徴座標との差）を計算する。この複数の距離と閾値とを比較して、カメラの姿勢にずれが生じているか否かを判定する基準は、特に限定されない。例えば、基準パターン毎に計算して得られた複数の座標間距離のうち、所定個以上が閾値以上になっていることを条件に、カメラの姿勢にずれが生じたと判定してもよい。あるいは、全ての座標間距離が閾値以上になっていることを条件に、カメラの姿勢にずれが生じたと判定してもよい。ここでは２つの基準を例示したが、他の基準に従ってカメラの姿勢にずれが生じたか否かを判定してもよい。

カメラの姿勢にずれが生じていると判定した場合（ステップＳ３におけるＹｅｓ）、姿勢特定手段１４は、予め記憶していた基準パターンの画像およびその画像座標の組における画像座標を、ステップＳ２で特定した画像座標に置換することにより、記憶しておく基準パターンの画像および画像座標の組における画像座標を更新する（ステップＳ４）。すなわち、姿勢特定手段１４は、平均画像内で基準パターンに該当する箇所として特定した箇所の画像座標（上記の例では、その箇所の中心画素の画像座標）を、その基準パターンの画像と組になる画像座標として、記憶する画像座標を更新する。ステップＳ４の処理により、カメラの姿勢のずれに合わせて、平均画像内における基準パターンの座標（画像座標）が更新されることになる。ただし、姿勢特定手段１４は、更新前の画像座標に関しても、ステップＳ５の処理で用いる。ステップＳ５で用いるまで、更新前の画像座標も記憶しておく。

ステップＳ４の後、姿勢特定手段１４は、基準点を用いてカメラ１１_ａの姿勢を推定する（ステップＳ５）。ステップＳ５において、姿勢特定手段１４は以下の処理を行えばよい。姿勢特定手段１４は、更新前の基準パターンの画像座標（予め記憶していた基準パターンの画像座標）と、更新後の基準パターンの画像座標とに基づいて、基準パターンが画像内でどれだけ、どの方向にずれたかを計算する。基準パターンが複数存在する場合には、例えば、基準パターン毎のずれ量の平均や、ずれの方向の平均を計算し、その平均値を基準パターンのずれ量、およびずれの方向とすればよい。あるいは他の基準で、更新前後における基準パターンのずれ量およびずれの方向を定めてもよい。姿勢特定手段１４は、基準パターンのずれの方向、およびずれ量に合わせて、予め記憶している基準点の画像座標をずらす。すなわち、更新前後での基準パターンのずれに合わせて、基準点の画像座標の座標値を更新する。そして、姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａの各種姿勢における個々の基準点の画像座標を、実空間における各基準点の３次元座標から算出する。そして、姿勢特定手段１４は、各基準点の３次元座標から算出した画像座標が、更新後の各基準点の画像座標に最も近くなる姿勢を特定し、その姿勢がカメラ１１_ａの姿勢であると判定する。そして、指定推定処理（すなわち、ステップＳ５の処理）を終了する。

また、カメラの姿勢にずれが生じていないと判定した場合（ステップＳ３におけるＮｏ）、姿勢特定手段１４は、ステップＳ２で特定した、平均画像内における基準パターンに相当する箇所の画像で、予め記憶していた基準パターンの画像を更新する（ステップＳ６）。すなわち、ステップＳ２において、平均画像内で基準パターンに相当する箇所として特定した部分の画像を抽出し、その画像を新たな基準パターンの画像として記憶する。姿勢特定手段１４は、この処理を基準パターン毎に行う。このステップＳ６の処理により、姿勢特定手段１４が予め記憶していた基準パターンの画像およびその画像座標の組における基準パターンの画像が更新される。

ガラス溶融炉内における側壁の状態が徐々に変化し、画像内で基準パターンに相当する箇所と、姿勢特定手段１４が記憶している基準パターンの画像との類似する程度が低下することがある。例えば、図４に示すように観察窓のコーナー付近のパターンを基準パターンとしている場合であっても、コーナー部分に原料粉が徐々に付着していくことにより、撮影画像内における基準パターン部分の画像は、直角なコーナーの画像から、丸みのあるコーナーの画像に徐々に変化することがある。記憶している基準パターンの画像を更新しないと仮定すると、この変化が大きくなり、新たな画像が撮影されたときに、その画像と、図４に例示する基準パターンの画像とのマッチングを行えなくなる。しかし、ステップＳ５において、平均画像におけるパターンマッチングの結果に基づいて、記憶しておく基準パターンの画像を更新することにより、次回のパターンマッチングを精度よく行うことができる。例えば、予め記憶していた図４に例示する基準パターンの画像を、コーナー部分に丸みのある基準パターンの画像に徐々に更新していくことができる。この結果、次回のパターンマッチングを精度よく行うことができ、カメラの姿勢判定も精度よく行うことができる。

姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて生成され、画像記憶手段１２に記憶された前処理画像に関して、一定の周期毎に、ステップＳ１以降の処理を行えばよい。同様に、カメラ１１_ｂが撮影した画像に基づいて生成され、画像記憶手段１２に記憶された前処理画像に関しても、一定の周期毎に、ステップＳ１以降の処理を行えばよい。

また、前処理が行われず、カメラ１１_ａ，１１_ｂが撮影した画像が、そのまま画像記憶手段１２に記憶される場合であっても、姿勢特定手段１４は、カメラ１１_ａが撮影した画像に対して、一定の周期毎に、ステップＳ１以降の処理を行えばよい。そして、同様に、カメラ１１_ｂが撮影した画像に対して、一定の周期毎に、ステップＳ１以降の処理を行えばよい。

次に、真上から観察したときの一定領域におけるバッチ山の配置画像（図７参照）を作成し、観察データを算出する動作について説明する。図９は、この動作の処理経過の例を示すフローチャートである。ここでは、カメラ１１_ａによる撮影画像（本例では、カメラ１１_ａが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像）に対して画像処理装置１３が処理を行う場合を例にして説明するが、画像処理装置１３は、カメラ１１_ｂによる撮影画像（本例では、カメラ１１_ｂが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像）に対しても同様の処理を行う。

まず、画像較正手段１６は、画像記憶手段１２に記憶されているカメラ１１_ａによる撮影画像（本例では、前処理画像）を新しい方から順に複数枚読み込む。このとき読み込む撮影画像の枚数は予め定めておけばよい。そして、画像較正手段１６は、その各撮影画像から、実空間における一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａ（図６参照）を抽出する（ステップＳ１０）。抽出された範囲３１_ａが示す画像（以下、抽出画像と記す。）は、泡を背景とするバッチ山の画像である。ここでは便宜的に、カメラ１１_ａの姿勢が変化していなかった場合を例にして説明するが、カメラ１１_ａの姿勢が変化した場合、画像較正手段１６は、画像撮影時のカメラ１１_ａの姿勢に基づいて、撮影画像から、実空間における一定領域９_ａに該当する範囲３１_ａを抽出すればよい。

なお、前処理が行われず、カメラ１１_ａ，１１_ｂが撮影した画像が、それぞれ、そのまま画像記憶手段１２に記憶された場合、画像較正手段１６は、ステップＳ１０において、カメラ１１_ａが撮影してそのまま画像記憶手段１２に記憶された撮影画像を、新しい方から順に複数枚読み込み、各撮影画像から抽出画像を抽出すればよい。また、カメラ１１_ｂが撮影してそのまま画像記憶手段１２に記憶された撮影画像に関しても、同様である。他の点に関しては、前処理を行った場合でも、行っていない場合でも同様である。ステップＳ１０は、領域抽出ステップに相当する。

次に、背景画像作成手段１５は、複数枚の撮影画像からそれぞれ抽出された抽出画像に基づいて、バッチ山が存在しない場合の画像を作成する。すなわち、バッチ山の背景となる背景画像を作成する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１では、最新の撮影画像から抽出された抽出画像と共通の画像座標の画素を有し、その画素の輝度値が泡を表す背景画像を作成する。ステップＳ１１は、背景画像作成ステップに相当する。

図１０は、ステップＳ１１の背景画像作成処理の処理経過の例を示すフローチャートである。

背景画像作成処理において、背景画像作成手段１５は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像における個々の画素を選択し、選択した画素、およびその画素に対応する他の抽出画像内の画素の輝度値に基づいて、選択した画素において背景を表す輝度値を決定する。この結果、バッチ山が存在しない場合の背景画像を得る。以下、図１０を参照してこの処理を説明する。なお、ここでは、画素毎に、背景を表す輝度値を決定する場合を例にして説明するが、背景画像作成手段１５は、抽出画像における個々のエリア毎に、背景を表す輝度値を決定してもよい。

背景画像作成手段１５は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像の画素の中から１つの画素を選択する（ステップＳ２１）。次に、背景画像作成手段１５は、ステップＳ１０（図９参照）で他の撮影画像から抽出された各抽出画像から、選択した画素に対応する画素（すなわち、一定領域９_ａ内の同じ位置に該当する画素）を抽出する（ステップＳ２２）。

次に、背景画像作成手段１５は、ステップＳ２１で選択した画素、およびその画素に対応する他の抽出画像内の画素（すなわち、ステップＳ２２で得た画素）を対象にして、輝度値毎に、その輝度値に該当する画素数をカウントする（ステップＳ２４）。ステップＳ２４の処理は、ヒストグラム作成処理であるということができる。

続いて、背景画像作成手段１５は、画素のカウント数（度数）が多くなっている輝度値の範囲内における輝度値のばらつきを評価する（ステップＳ２５）。カウント数が多くなっている輝度値の範囲とは、例えば、カウント数が閾値（カウント数に対して定められた閾値）以上となる輝度値が連続して続く範囲である。図１１および図１２は、ステップＳ２４の結果得られたヒストグラムである。図１１に示す例では、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲は、ｋ_１〜ｋ_２である。図１２に示す例では、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲は、ｋ_３〜ｋ_４である。ばらつきを評価する評価値として、例えば、このような範囲内でカウントされた画素の輝度値の標準偏差や分散を用いればよい。あるいは、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲の幅を評価値として用いればよい。ステップＳ２５では、このような評価値を算出すればよい。例示した標準偏差、分散、あるいは、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲の幅等を評価値として算出する場合、評価値が小さいほど、輝度値のばらつきが小さいことになる。また、他の指標値を、ばらつきの評価値として用いてもよい。

ステップＳ２５の後、背景画像作成手段１５は、ステップＳ２５で算出した評価値に基づいて、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲内における輝度値のばらつきが大きいか否かを判定する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６では、予め定められた閾値（ばらつきの評価値に対する閾値）と評価値とを比較することによって、ばらつきが大きいか否かを判定すればよい。例えば、輝度値の標準偏差を評価値として計算した場合、評価値が閾値（評価値に対して定められた閾値）以上であれば、ばらつきが大きいと判定し、評価値が閾値未満であれば、ばらつきが小さいと判定すればよい。閾値の値は、評価値として採用する指標値（標準偏差、分散等）に応じて予め定めておけばよい。

輝度値のばらつきが小さいと判定した場合（ステップＳ２６におけるＮｏ）、背景画像作成手段１５は、カウント値が多くなっている輝度値の範囲内における最頻輝度値を判定する（ステップＳ２８）。図１１は、輝度値のばらつきが小さい場合のヒストグラムの例である。図１１を例にすると、カウント値が多くなっている輝度値の範囲は、ｋ_１〜ｋ_２であり、この範囲内での最頻輝度値（画素のカウント数が最大になっている輝度値）は、Ｓである。よって、背景画像作成手段１５は、ステップＳ２８において、Ｓの値を特定する。そして、そのＳの値を、ステップＳ２１で選択した座標の画素における輝度値として決定する。選択した座標において、輝度値のばらつきが小さいということは、その座標にはバッチ山は写らず、背景が写り続けたと言うことができる。よって、ばらつきが小さい場合には、上記のように最頻輝度値Ｓを、背景となる泡の輝度値として決定することができる。なお、上記のように最頻輝度値Ｓの代わりに、カウント値が多くなっている輝度値の範囲ｋ_１〜ｋ_２に該当する画素の輝度値の平均値を算出し、その平均値を、背景を表す輝度値として決定してもよい。あるいは、輝度値の範囲ｋ_１〜ｋ_２の中央値を、背景を表す輝度値として決定してもよい。

一方、輝度値のばらつきが大きいと判定した場合（ステップＳ２６におけるＹｅｓ）、背景画像作成手段１５は、カウント値が多くなっている輝度値の範囲内における判別基準値よりも大きな輝度値に該当する各画素の輝度値の平均値を算出する（ステップＳ２７）。図１２は、輝度値のばらつきが大きい場合のヒストグラムの例である。図１２を例にすると、カウント値が多くなっている輝度値の範囲は、ｋ_３〜ｋ_４である。また、判別基準値がＴであるとする。このとき、背景画像作成手段１５は、輝度値がＴよりも大きく、ｋ_４までの範囲に該当する画素の輝度値の平均値を計算する。そして、背景画像作成手段１５は、その平均値を、ステップＳ２１で選択した座標の画素における輝度値として決定する。選択した座標において、輝度値のばらつきが大きいということは、その座標にバッチ山が写ったり、背景となる泡が写ったりしていると言うことができる。そして、泡の輝度値は、バッチ山の輝度値よりも大きい。よって、上記のように判別基準値よりも大きな範囲に該当する画素の輝度値の平均を、背景となる泡の輝度値として決定することができる。なお、上記のように平均値を算出する代わりに、カウント値が多くなっている輝度値の範囲内における判別基準値よりも大きな範囲（図１２に示す例ではＴ〜ｋ_４の範囲）での最頻輝度値を判定し、その最頻輝度値を、選択した座標の画素における輝度値として決定してもよい。あるいは、Ｔ〜ｋ_４の範囲における中央値を、選択した座標の画素における輝度値として決定してもよい。

なお、判別基準値は、ばらつきの大きい範囲（本例では、輝度値の範囲）を２つに分離するための閾値であり、非特許文献３に記載された判別分析二値化法における閾値に該当する。従って、背景領域とバッチ山領域に関するクラス内分散とクラス間分散の分散比が最大となる閾値を判別基準値Ｔとすればよい。

ここでは、判別分析二値化法で輝度値の範囲ｋ_３〜ｋ_４を２つのクラスに分割する場合を示したが、他の方法で、輝度値の範囲ｋ_３〜ｋ_４を２つのクラスに分割してもよい。例えば、モード法や、２つの正規分布を当てはめる方法等で輝度値の範囲ｋ_３〜ｋ_４を２つのクラスに分割してもよい。そして、輝度値の高い方のクラスから、上記と同様に、選択した座標の画素における輝度値を決定すればよい。

背景画像作成手段１５は、図１０のフローチャートを用いて説明した上記の処理を、画素毎に行い、ステップＳ２７またはステップＳ２８で求めた輝度値を、ステップＳ２１で選択した画素に対応する背景画像の画素の輝度値として決定する。この結果、最新の撮影画像から抽出された抽出画像において、バッチ山を除去した画像が得られる。また、この画像は、カメラ１１_ａの視点で観察した場合の背景画像である。

また、背景画像作成手段１５は、抽出画像を分割して得られる個々のエリア毎に、背景を表す輝度値を決定してもよい。この場合、ステップＳ２１において、背景画像作成手段１５は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像から１つのエリアを選択する。エリアの定め方は特に限定されない。そして、背景画像作成手段１５は、ステップＳ２２では、他の撮影画像から抽出された各抽出画像から、選択したエリアに対応するエリア（一定領域９_ａ内の同じ部分に該当するエリア）を抽出する。そして、ステップＳ２４以降では、ステップＳ２１で選択したエリア、およびそのエリアに対応するエリア（ステップＳ２２で得たエリア）に属する各画素を対象にして、ヒストグラムを作成し、輝度値のばらつきの評価値を算出し、ばらつきが大きいか否かに応じて、輝度値を算出すればよい（ステップＳ２４〜Ｓ２８）。背景画像作成手段１５は、この処理を、抽出画像を分割して得られる個々のエリア毎に行い、ステップＳ２７またはステップＳ２８で求めた輝度値を、ステップＳ２１で選択したエリアに対応する背景画像のエリア内の各画素の輝度値として決定すればよい。

背景画像作成処理の後、ステップＳ１２（図９参照）に移行する。ステップＳ１２において、画像較正手段１６は、背景画像作成処理（ステップＳ１１）で得られた背景画像を、一定領域９_ａを真上から観察したときの画像に変換する（ステップＳ１２）。すなわち、ステップＳ１１で得られた背景画像に関して、視点をカメラ１１_ａの位置から一定領域９_ａの真上に変化させる視点変換処理を行い、その視点から観察した場合の背景画像を作成する。この結果、一定領域９_ａにバッチ山が存在しない状態で、一定領域９_ａを真上から観察した場合の画像が得られる。ステップＳ１２は、背景画像変換ステップに相当する。

次に、画像較正手段１６は、ステップＳ１０において、最新の撮影画像から抽出された抽出画像を、一定領域９_ａを真上から観察したときの画像に変換する（ステップＳ１３）。すなわち、最新の撮影画像から抽出された抽出画像に関して、視点をカメラ１１_ａの位置から一定領域９_ａの真上に変化させる視点変換処理を行い、その視点から観察した場合の画像に変換する。この変換後の画像には、バッチ山および背景が写っている。ステップＳ１２，Ｓ１３における変換処理は、同様の変換処理である。ステップＳ１３は、抽出画像変換ステップに相当する。

なお、ステップＳ１２，Ｓ１３における変換後の画像の大きさが異なる場合、画像較正手段１６は、ステップＳ１２，Ｓ１３における変換後の画像の大きさを揃えるように補正を行ってよい。

ステップＳ１２，Ｓ１３で得た変換後の画像をそのまま用いて、後述のステップＳ１４以降の処理を実行してもよい。

あるいは、最新の撮影画像を検出する毎に、画像処理装置１３は、ステップＳ１０からステップＳ１３までの処理を実行し、画像較正手段１６は、ステップＳ１２において得られる画像（一定領域９_ａを真上から観察したときの背景画像）と、ステップＳ１３において得られる画像（一定領域９_ａを真上から観察したときの画像）をそれぞれ、複数枚記憶してもよい。そして、画像較正手段１６は、ステップＳ１２を実行する毎に得られる画像を、最新の所定枚数分選択し、選択した画像を合成し（例えば、平均画像を生成し）、同様に、ステップＳ１３を実行する毎に得られる画像を、最新の所定枚数分選択し、選択した画像を合成してもよい。そして、ステップＳ１２を実行する毎に得られる画像の合成画像（一定領域９_ａを真上から観察したときの背景画像）と、ステップＳ１３を実行する毎に得られる画像の合成画像（一定領域９_ａを真上から観察したときの画像）とを用いて、後述のステップＳ１４以降の処理を実行してもよい。

固体状態の原料の多くは液面よりも下に存在する。そのため、ステップＳ１２，Ｓ１３でそれぞれ１枚ずつ得た画像を用いて、次のステップＳ１４以降の処理を行うよりも、ステップＳ１２毎に得た複数枚の画像の合成画像と、ステップＳ１３毎に得た複数枚の画像の合成画像とを用いて、次のステップＳ１４以降の処理を行った方が、得られる観察データから、固体状態の原料の全体像を把握しやすい。従って、上記のように、ステップＳ１２を実行する毎に得られる画像を複数枚合成し、同様に、ステップＳ１３を実行する毎に得られる画像を複数枚合成し、それらの合成画像を用いて、ステップＳ１４以降の処理を実行することが好ましい。

ステップＳ１３を実行する毎に得られる複数枚の画像を合成する場合、画像較正手段１６は、例えば、複数の画像において対応する各画素の輝度値の平均値を計算し、その平均値を合成画像における対応画素の輝度値とすればよい。この処理を画素毎に行い、合成画像の各輝度値を定めることにより合成画像を生成すればよい。また、対応する各画素の輝度値の平均値の代わりに、対応する各画素の輝度値に最小値を特定し、その輝度値の最小値を、合成画像における対応画素の輝度値としてもよい。

画像較正手段１６は、ステップＳ１２を実行する毎に得られる複数枚の画像を合成する場合にも同様の処理を行うことによって合成画像を生成すればよい。

また、観察データとしてバッチ山の移動速度を算出する場合には、上記のような合成画像を生成せずに、ステップＳ１２，Ｓ１３で得られた各画像を用いて、ステップＳ１４以降の処理を行えばよい。また、バッチ山の移動速度を算出する場合には、カメラ１１ａ，１１ｂが撮影した画像そのものを用いて、ステップＳ１０以降の処理を行う。

次に、差分演算手段１７は、ステップＳ１３の変換後の画像とステップＳ１２の変換後の背景画像との間で、対応する画素同士の輝度値の差を算出する（ステップＳ１４）。ここで、ステップＳ１３の変換後の画像とは、ステップＳ１３で得られた１枚の画像であっても、ステップＳ１３の実行毎に得られた複数枚の画像の合成画像であってもよい。同様に、ステップＳ１２の変換後の背景画像とは、ステップＳ１２で得られた１枚の画像であっても、ステップＳ１２の実行毎に得られた複数枚の画像の合成画像であってもよい。

ステップＳ１４において、差分演算手段１７は、ステップＳ１３の変換後の画像（バッチ山および背景が写った画像）の画素の輝度値から、ステップＳ１２の変換後の背景画像の画素の輝度値を減算する。差分演算手段１７は、この減算処理を、対応する画素同士の組毎に行う。

図１３は、ステップＳ１３の変換後の画像の例を示す。この画像には、背景とバッチ山１０とが写っている。図１４は、ステップＳ１２の変換後の背景画像の例を示す。図１５は、この２つの画像に対してステップＳ１４の処理を行った結果の画像の例を示す。既に説明したように、泡の輝度にも多少の変化はあるので、ステップＳ１４の処理後において、背景に該当する画素の輝度値が０になるとは限らない。

ステップＳ１４の後、差分演算手段１７は、ステップＳ１４で得た画像（図１５参照）に対して、二値化処理を行う（ステップＳ１５）。すなわち、差分演算手段１７は、画像内の画素毎に、二値化処理用に予め定めた閾値以上の輝度値を“１”に置き換え、その閾値未満の輝度値を“０”置き換える処理を行う。背景に該当する画素の輝度値は、ステップＳ１４の減算処理によって０近辺の値になっているので、二値化処理により“０”となる。また、バッチ山１０に該当する画素の輝度値は、ステップＳ１４の減算処理で値が大きく減少することはないので、二値化処理により“１”となる。この結果、背景に該当する画素の輝度値は“０”になり、バッチ山１０に該当する画素の輝度値は“１”となる。二値化処理後の画像の例を図１６に示す。二値化処理後の画像は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像に基づいて作成された一定領域９_ａにおけるバッチ山の位置を表している。なお、この画像は、一定領域９_ａの真上の視点から観察した状態を示しており、バッチ山の高さの情報は含んでいない。差分演算手段１７は、ステップＳ１５で生成した画像（以下、二値化画像）を記憶する。ステップＳ１４，Ｓ１５は、背景除外画像生成ステップに相当する。

ステップＳ１５の後、観察データ算出手段１８は、ステップＳ１５で生成された二値化画像を用いて、一定領域９_ａ内に存在するバッチ山の観察データを算出する（ステップＳ１６）。ただし、ステップＳ１６では、直近に生成された二値化画像だけでなく、過去に遡って連続する二値化画像も用いて観察データを算出してもよい。また、ここでは、一定領域９_ａに関する二値化画像の生成について説明したが、画像処理装置１３は、カメラ１１_ｂによる撮影画像に基づいて、一定領域９_ｂに関する二値化画像も生成する。観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａ，９_ｂそれぞれの二値化画像に基づいて観察データを算出してもよい。ステップＳ１６は、観察データ算出ステップに相当する。

以下、ステップＳ１６で算出する観察データの例を示す。観察データの例として、一定領域９_ａ，９_ｂそれぞれの内外比が挙げられる。図１７は、一定領域９_ａ，９_ｂを側壁６側の領域とガラス溶融炉の中央側の領域とに二等分した領域を示す説明図である。図１に示す要素と同様の要素については、図１と同一の符号を付し説明を省略する。領域５１，５２は、一定領域９_ａを側壁６側の領域と中央側の領域とに二等分した領域であり、領域５１が側壁６側の領域であり、領域５２が中央側の領域である。同様に、領域４１，４２は、一定領域９_ｂを側壁６側の領域と中央側の領域とに二等分した領域であり、領域４１が側壁６側の領域であり、領域４２が中央側の領域である。観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａに関する内外比として、領域５１内のバッチ山の占有率と、領域５２内のバッチ山の占有率の比を表す評価値を計算すればよい。また、同様に、一定領域９_ｂに関する内外比として、領域４１内のバッチ山の占有率と、領域４２内のバッチ山の占有率との比を表す評価値を計算すればよい。

例えば、側壁６側の領域（すなわち、領域５１や領域４１）におけるバッチ山の占有率をＱとし、中央側の領域（すなわち、領域５２や領域４２）におけるバッチ山の占有率をＲとした場合、観察データ算出手段１８は、以下の式（１）で表される評価値を内外比として計算してもよい。ただし、Ｑ，Ｒは百分率で表され、それぞれ０〜１００の範囲の値である。

内外比＝（Ｒ−Ｑ）／（Ｒ＋Ｑ＋α） 式（１）

式（１）においてαは定数であり、例えば、α＝１００としてもよい。この場合、内外比は、−０．５〜０．５の範囲の値となる。観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａ，９_ｂに関してそれぞれ、内外比を算出すればよい。

固体状態の原料が側壁６側に寄りすぎていると、原料が未溶解のままガラス溶融炉から流れ出ることがあり、その場合、ガラスの品質が低下する。内外比によって、固体状態の原料が側壁６側に寄りすぎていないかどうかを確認することができる。固体状態の原料が側壁６側に寄りすぎていると判断される場合は、バッチ山が中央に寄るように、ガラス溶融炉を操作すればよい。

また、観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａ，９_ｂそれぞれにおけるバッチ山の占有率を算出してもよい。

また、観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａ，９_ｂそれぞれにおけるバッチ山の先端位置（例えば、バッチ山の先端位置の座標）を算出してもよい。

また、バッチ山の状態や、フレームの広がり等が原因となり、二値化画像にバッチ山の先端位置が写っていない場合がある。この場合、観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａを溶解した原料の進行方向に垂直な方向に分割し、各分割領域におけるバッチ山の面積を算出する。そして、上流側の分割領域から下流側の分割領域方向へのバッチ山の面積の変化が線形変化であるものとして、バッチ山の面積が０になる位置を算出し、その位置をバッチ山の先端位置と判定してもよい。一定領域９_ｂに関しても同様である。

バッチ山の先端位置が下流側に伸びすぎると、未溶解のまま流れ出る可能性が生じる。観察データ算出手段１８が算出したバッチ山の先端位置が下流側に伸びすぎている場合には、バッチ山の先端位置が上流側に戻るようにガラス溶融炉を操作すればよい。

また、観察データ算出手段１８は、上流側から見て右側の一定領域９_ａにおける観察データの値と、上流側から見て左側の一定領域９_ｂにおける観察データの値との差を、観察データとして算出してもよい。例えば、観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａにおけるバッチ山の占有率と、一定領域９_ｂにおけるバッチ山の占有率との差を算出してもよい。また、観察データ算出手段１８は、一定領域９_ａにおけるバッチ山の先端位置と、一定領域９_ｂにおけるバッチ山の先端位置との差を算出してもよい。以下、一定領域９_ａ，９_ｂにおける観察データの値の差を左右差と記す。この左右差も観察データの１つとして算出することで、上流側から見て右側と左側とで固体原料の状態に偏りがないかを確認することができる。例えば、上流側から見て右側と左側のいずれか一方のみで溶解が進み、他方では溶解が遅れている等の状況を確認することができ、その状況に応じて、ガラス溶融炉を操作するように判断できる。

例えば、ステップＳ１６で算出された左右差により、一定領域９_ａ，９_ｂのいずれか一方における原料の溶解が遅れていると判断される場合は、原料の溶解が遅れている方の一定領域に近い側壁のバーナーへの燃料投入量を増加する（すなわち、バーナーの火力を強める）等の操作を行えばよい。

なお、上記の例では、バッチ山の占有率や先端位置に関する左右差を算出する場合を説明したが、観察データ算出手段１８は、他の観察データに関する左右差を算出してもよい。

また、バッチ山の占有率、先端位置、およびそれらの左右差は、直近の１枚の二値化画像から算出してもよいが、直近の複数の二値化画像の合成画像から算出してもよい。なお、既に説明したように、固体状態の原料の全体像を把握する観点からは、ステップＳ１２毎に得られる各画像を合成し、また、ステップＳ１３毎に得られる各画像を合成し、それらの合成画像を用いて、ステップＳ１４以降の処理を行って、二値化画像を生成することが好ましい。

また、観察データ算出手段１８は、連続する複数の二値化画像における同一のバッチ山の位置と、カメラの撮影間隔に基づいて、バッチ山全体の移動速度を算出してもよい。バッチ山全体の移動は緩やかであるので、連続する複数の二値化画像において、同一のバッチ山の位置の変化は少ない。よって、観察データ算出手段１８は、連続する複数の二値化画像において、位置座標が最も近いバッチ山同士が同一のバッチ山であると判定すればよい。そして、同一のバッチ山の座標の変化から、そのバッチ山の移動距離を算出し、その移動距離と撮影間隔からバッチ山全体の移動速度を算出すればよい。本例では、一つのバッチ山の移動速度を、バッチ山全体の移動速度とみなしていることになる。なお、観察データとしてバッチ山の速度を算出する場合には、カメラ１１ａ，１１ｂが撮影した画像そのものを用いて、ステップＳ１０以降の処理を行う。さらに、ステップＳ１２で得られた１枚の画像と、ステップＳ１３で得られた１枚の画像を用いて、ステップＳ１４以降の処理を行う。

また、観察データ算出手段１８は、連続する複数の二値化画像における同一のバッチ山の位置に基づいて、バッチ山の移動方向を算出してもよい。

また、観察データ算出手段１８は、連続する複数の二値化画像から、バッチ山の減少率を算出してもよい。例えば、観察データ算出手段１８は、連続する各二値化画像で、同一のバッチ山を判定し、各二値化画像において、バッチ山の面積や長さの減少率を算出してもよい。なお、長さの減少率を算出する際、原料の流れる方向に沿った長さに基づいて減少率を算出してもよく、あるいは、原料の流れる方向に垂直な方向に沿った長さに基づいて減少率を算出してもよい。

なお、観察データ算出手段１８は、バッチ山全体の移動速度、バッチ山の移動方向、バッチ山の減少率等を算出する際、連続する複数の二値化画像を用いることが好ましいが、連続していない複数の二値化画像を用いてもよい。

このバッチ山の減少率は、バッチ山の高さの減少率との間に相関を有していると考えられ、バッチ山の減少率によりバッチ山の高さを判断することができる。バッチ山が高すぎると、溶解するのに時間がかかり、先端位置が伸びてしまう。

さらに、観察データ算出手段１８は、二値化画像から、個々のバッチ山の向き（バッチ山の伸びている方向）を算出してもよい。このような方向は、予め、基準となる方向を定めておき、その基準方向とのなす角度によって表せばよい。

また、観察データ算出手段１８は、二値化画像から、個々のバッチ山の大きさを算出してもよい。

また、観察データ算出手段１８は、二値化画像と、ステップＳ１３で得られた画像とに基づいて、バッチ山におけるガスの吹き出し状態を評価する評価値を計算してもよい。バッチ山からガスが吹き出していると、画像内においてバッチ山の表面に陥没した穴が観察され粗く見える。よって、観察データ算出手段１８は、ステップＳ１３で得られた画像のうち、バッチ山に相当する領域を二値化画像を用いて判定し、その領域における輝度値の標準偏差を計算し、その標準偏差を、ガスの吹き出し状態の評価値としてもよい。

また、ガスの吹き出しによって陥没した部分は、黒い領域として観察される。よって、観察データ算出手段１８は、ステップＳ１３で得られた画像のうち、バッチ山に相当する領域を二値化画像を用いて判定し、その領域内における黒色画素の総数をカウントし、そのカウント結果を、ガスの吹き出し状態の評価値としてもよい。

非特許文献１や特許文献１では、バッチ山の占有率やバッチ山の先端位置（最下流位置）を評価することが記載されていたが、本発明では、それらに限らず、内外比、左右差、バッチ山の速度や移動方向、バッチ山の減少率、個々のバッチ山の向きや大きさ、バッチ山でのガスの吹き出し状態の評価値等の種々の観察データを測定することにより、バッチ山の定量的評価を安定的に行うことができる。また、その結果に基づいて、ガラス溶融炉を適切に運転することで高品質のガラスを製造することができる。

また、本発明によれば、姿勢特定手段１４が、撮影画像（より具体的には撮影画像の平均画像）に対して、基準パターンのパターンマッチングを行い、撮影画像内における基準パターンの画像座標に基づいて、カメラの姿勢のずれの有無を判定し、ずれが生じたと判定した場合には、姿勢のずれ量を用いて、カメラの姿勢（位置および向き）を特定する。そして、画像較正手段１６が、カメラの姿勢に基づいて、実空間における一定領域９_ａ，９_ｂに該当する範囲を撮影画像から抽出する。さらに、背景画像作成手段１５が、その抽出画像から背景画像を作成し、画像較正手段１６が、抽出画像および背景画像を、視点をカメラの位置から一定領域の真上に変化させる視点変換処理を行い、差分演算手段１７が両者の輝度値の差分を計算する。従って、清掃時等にカメラの姿勢が変化してしまったとしても、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を良好に継続することができる。

また、前処理手段１９は、前処理として、カメラから入力された複数の画像の中から、エッジのカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像を選択する。そして、前処理手段１９は、選択した複数の画像において、対応する画素に着目し、その画素の中で最小となる輝度値を特定し、その輝度値を、前処理画像における対応画素の輝度値として定める。前処理手段１９は、この処理を対応画素毎に行う。カメラが撮影した画像によっては、炉内で浮遊する原料粉が写ったり、フレームが写ったりして、背景やバッチ山が不鮮明になる場合もあるが、上記のように前処理を行うことで、フレームや原料粉等の外乱の影響が少ない画像を作成することができる。そして、このような画像を用いて、ステップＳ１０以降の処理（図９参照）を行うことで、外乱の影響のすくない良好な背景画像や、バッチ山のみを示す画像も良好な画像を得ることができ、一定領域におけるバッチ山の状態を正確に監視することができる。

よって、本実施形態によれば、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を継続し、その一定領域におけるバッチ山の状態を良好に監視することができる。なお、既に説明したように、原料粉やフレームの影響が少ないガラス溶融炉を監視する場合には、前処理を行わなくてもよい。その場合、カメラが炉内を撮影して生成した画像そのものを用いて、ステップＳ１０以降の処理（図９参照）を行ってもよい。

また、本実施形態において、姿勢特定手段１４が、撮影画像に対して、複数の基準パターンのパターンマッチングを行い、カメラの姿勢を特定する。このように、複数の基準パターンを用いるので、カメラの姿勢ずれ判定の信頼性が増す。

次に、第１の実施形態の変形例について説明する。上記の第１の実施形態では、背景画像および最新の撮影画像から抽出された抽出画像に関して、それぞれ変換処理（ステップＳ１２，Ｓ１３。図９参照。）を行ってから、差分を計算する処理（ステップＳ１４。図９参照。）を行う場合を示した。先に、画素同士の差分を計算する処理を行ってから、変換処理を行ってもよい。図１８は、このような第１の実施形態の変形例におけるガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図である。図１８に示す各手段は、図２に示す各手段と同様の手段であり、図２と同一の符号で示す。ただし、本変形例では、各種画像の流れが、上記の第１の実施形態とは一部異なっているので、各種画像の流れを示す矢印が図２とは異なる。また、図１９は、このような第１の実施形態の変形例における観察データ算出までの処理経過の例を示すフローチャートである。第１の実施形態で説明した処理と同様の処理に関しては図９と同一の符号を付し、説明を省略する。

本変形例では、ステップＳ１０，Ｓ１１の後、差分演算手段１７が、最新の撮影画像から抽出された抽出画像と、ステップＳ１１で作成された背景画像との間で、対応する画素同士の輝度値の差を算出する（ステップＳ３１）。このとき、差分演算手段１７は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像（バッチ山および背景が写った画像）の画素の輝度値から、背景画像の画素の輝度値を減算する。差分演算手段１７は、この減算処理を、対応する画素同士の組毎に行う。この結果、カメラの視点から見た一定領域の画像であって、背景が除去された画像が得られる。ただし、上記の減算結果において、背景に該当する画素の輝度値が０になっているとは限らない。

そのため、差分演算手段１７は、ステップＳ３１の後、ステップＳ３１で得られた画像に対して二値化処理を行う（ステップＳ３２）。この結果、カメラの視点から見た一定領域の画像であって、背景に該当する画素の輝度値が“０”であり、バッチ山１０に該当する画素の輝度値が“１”となる二値化画像が得られる。ステップＳ３１，Ｓ３２は、背景除外画像生成ステップに相当する。

ステップＳ３２の後、画像較正手段１６は、ステップＳ３２で生成された二値化画像に関して、視点をカメラの位置から一定領域の真上に変化させる視点変換処理を行う（ステップＳ３３）。この結果、既に説明したステップＳ１５（図９参照）で得た二値化画像と同様の二値化画像が得られる。ステップＳ３３は、背景除外画像変換ステップに相当する。

ステップＳ３２の後、観察データ算出手段１８は、ステップＳ３２における変換処理後の二値化画像を用いて、一定領域内に存在するバッチ山の観察データを算出する（ステップＳ１６）。この処理は、既に説明したステップＳ１６の処理と同様である。

［実施形態２］
図２０は、本発明の第２の実施形態のガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素は、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。第２の実施形態のガラス溶融炉内監視システムは、カメラ１１_ａと、カメラ１１_ｂと、画像処理装置１３_ａとを備える。画像処理装置１３_ａは、前処理手段１９、画像記憶手段１２、姿勢特定手段１４、背景画像作成手段１５、画像較正手段１６、差分演算手段１７、および観察データ算出手段１８に加え、観察データ解析手段６１と、溶融炉制御手段６２とを備える。また、画像処理装置１３_ａは、図１８に示すガラス溶融炉内監視システムの画像処理装置に観察データ解析手段６１および溶融炉制御手段６２を追加した構成であってもよい。

観察データ解析手段６１は、観察データ算出手段１８によって値が算出される種々の観察データと、ガラス溶融炉の種々の運転パラメータとの相関の程度を判定する。換言すれば、観察データ解析手段６１は、ガラス溶融炉の種々の運転パラメータが、観察データ算出手段１８によって値が算出される種々の観察データに及ぼす影響の度合を導出する。観察データの例として、一定領域９_ａ，９_ｂそれぞれにおけるバッチ山の占有率、バッチ山の先端位置、およびそれらの観察データの左右差、一定領域９_ａ，９_ｂにおける内外比、バッチ山の移動速度、バッチ山の減少率等が挙げられるが、観察データはこれらに限定されない。また、運転パラメータとして、バーナー燃料の燃焼条件（例えば、燃焼量等）、原料の投入条件（例えば、投入量等）、バッチ・カレット比等が挙げられるが、運転パラメータもこれらに限定されない。

観察データ解析手段６１は、例えば、主成分分析および多変量解析（例えば、重回帰分析）によって、観察データと運転パラメータの相関の程度を判定する。例えば、観察データ解析手段６１は、主成分分析を行い主成分を求め、その主成分を利用して多変量解析を行う。そして、観察データ解析手段６１は、上記の過程で使用している係数を利用することで、各パラメータの影響度を導出する。パラメータの影響度とは、具体的には、運転パラメータが観察データに及ぼす影響の度合である。観察データ解析手段６１がパラメータの影響度を導出する処理は、影響度導出ステップに相当する。

図２１は、１つの観察データ（ここでは、観察データＡとする。）に対する運転パラメータの影響度を計算した結果の例を示すグラフである。図２１では、観察データＡと、運転パラメータである投入条件Ａ（原料の投入量とする）、投入条件Ｂ、燃焼パラメータＡ〜Ｄとの相関を示している。図２１の縦軸は、各運転パラメータの影響度である。燃焼パラメータＡ〜Ｄは、各場所のバーナーにおける燃焼量である。運転パラメータの影響度の値が正であれば、観察データとの間に正の相関があり、運転パラメータの影響度の値が負であれば、観察データとの間に負の相関がある。また、影響度の値の絶対値が大きいほど、運転パラメータと観察データとの相関の度合いが強いことを表す。

例えば、図２１に示す結果から、投入条件Ａ（原料の投入量）を増加させれば、観察データＡの値も増えることを意味する。また、燃焼パラメータＡを増加させれば、観察データＡの値は減少することを意味する。

溶融炉制御手段６２は、観察データ算出手段１８によって算出された観察データを参照し、その観察データが、ガラス溶融炉の運転状況を変更すべき値に達していたら、その観察データとの間に相関性を有する運転パラメータを変更する。ここで、観察データとの間に相関性を有する運転パラメータとは、例えば、観察データに対する影響度の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータである。例えば、観察データの値が上限値を越え、高くなりすぎている場合には、その観察データとの間に正の相関を有する運転パラメータの値を減少させたり、あるいは、その観察データとの間に負の相関を有する運転パラメータの値を増加させたりする。また、例えば、観察データの値が下限値未満となり、低くなりすぎている場合には、その観察データとの間に正の相関を有する運転パラメータの値を増加させたり、あるいは、その観察データとの間に負の相関を有する運転パラメータの値を減少させたりする。具体例としては、観察データであるバッチ山の占有率と、運転パラメータである炉内温度との間に負の相関があると判定され、バッチ山の占有率が上限値を超えた場合、溶融炉制御手段６２は、炉内温度を上昇させるようにガラス溶融炉を操作すればよい。すなわち、バーナーの火力を上昇させればよい。このように溶融炉制御手段６２が運転パラメータを変更する処理は、溶融炉制御ステップに相当する。

また、溶融炉制御手段６２は、観察データの値が上限値を越えたり、下限値未満になったりしたときに警報を出力してもよい。

なお、ガラス溶融炉の運転パラメータの変更は、オペレータが行ってもよい。この場合、溶融炉制御手段６２は備えられていなくてもよい。また、この場合、オペレータが、観察データ算出手段１８によって算出された観察データと、観察データ解析手段６１によって算出された観察データと運転パラメータとの間の影響度とを参照して、どの運転パラメータをどのように変更するかを判断すればよい。

本実施形態によれば、観察データ解析手段６１が、観察データに対する運転パラメータの相関の程度を示す影響度を算出するので、監視したバッチ山の状態に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを明確化することができる。

さらに、溶融炉制御手段６２を設けることで、オペレータに依らずに、自動的にガラス溶融炉を適切な状態に制御することができる。

上記の説明では、観察データ解析手段６１が観察データに対する運転パラメータの影響度を算出する場合を示した。その他に、原料の状態の品質を表す品質データ（例えば、泡個数等）が得られる場合には、観察データ解析手段６１は、品質データに対する観察データや運転パラメータの相関の程度を表す影響度を算出してもよい。この影響度も、例えば、主成分分析および多変量解析によって行えばよい。なお、泡個数が多いほど、窯の状態が悪いことを意味する。

図２２は、１つの品質データである泡個数に対する観察データＡ，Ｂおよび運転パラメータである温度Ａ〜Ｄの影響度を計算した結果を示すグラフである。観察データＡ，Ｂは、撮影画像に基づいて生成した二値化画像により観察データ算出手段１８が算出したデータである。温度Ａ〜Ｄは、ガラス溶融炉の各場所の温度を計測することによって得られた値である。図２２に示す例においても、影響度の値が正であれば、観察データや温度と品質データとの間には正の相関があり、影響度の値が負であれば、観察データや温度と品質データとの間には負の相関がある。また、影響度の値の絶対値が大きいほど、相関の度合いが大きいことを示す。

例えば、図２２に示す結果から、観察データＡ，Ｂの値が大きいほど、泡個数が増えている（品質が悪くなっている）ことが分かる。また、温度Ａの値が低いほど、泡個数が増えていることが分かる。

なお、ある条件のもとで、ある観察データと品質データとの間に相関があると判定されたとしても、別の条件の下では、他の観察データとその品質データとの間に相関があると判定されることもある。図２３は、観察データと品質データとの相関が失われたり新たに現れたりする状況の変化を示すグラフである。図２３に示す左側の縦軸は、観察データの値を示す。右側の縦軸は品質データ（ここでは泡個数）の値を示す。横軸は、時間の経過を表す。図２３に示す例では、計測期間の途中までは、観察データＡと品質データとの間に相関が認められたが、後半になると、その相関は失われた。また、計測期間の途中までは、観察データＢと品質データとの間に相関はなかったが、後半になると、観察データＢと品質データとの相関が認められた。

従って、観察データ解析手段６１は、繰り返し、観察データと品質データとの間の影響度を算出することが好ましい。

なお、第２の実施形態では、観察データ解析手段６１が算出した影響度に基づいて、観察データと相関を有する運転パラメータを判定し、観察データに応じてその運転パラメータを変更する場合を示した。オペレータが、二値化画像を参照して、どの運転パラメータを操作すべきかを判断できる場合、オペレータが二値化画像を参照をして、運転パラメータを増減させてもよい。例えば、二値化画像から、上流壁から見て右側のバッチ山の溶解が遅いと判断した場合、オペレータは、上流壁から見て右側のバーナーの火力を上昇させてもよい。

また、上記の各実施形態において、カメラ１１_ａが一定領域９_ａを真上から撮影する位置に配置され、カメラ１１_ｂが一定領域９_ｂを真上から撮影する位置に配置されていてもよい。この場合にも、特徴的な物（例えば、側壁、バーナー等）が撮影範囲に含まれ、基準パターンや基準点も撮影されるものとする。このように、カメラ１１_ａが一定領域９_ａを真上から撮影する位置に配置され、カメラ１１_ｂが一定領域９_ｂを真上から撮影する位置に配置される場合、視点を一定領域９_ａや一定領域９_ｂの真上に変化させる視点変換処理を行わなくてよい。すなわち、ステップＳ１２，Ｓ１３（図９参照）の視点変換処理を行わなくてよい。また、実施形態の変形例として示した処理経過（図１９参照）において、ステップＳ３３の視点変換処理を行わなくてよい。

［実施形態３］
次に、本発明の第３の実施形態として、ガラス物品の製造方法について説明する。本発明のガラス物品の製造方法には、第１の実施形態で説明したガラス溶融炉内監視方法が適用される。さらに、本発明のガラス物品の製造方法に、第２の実施形態で説明した観察データと運転パラメータとの相関の程度の判定、および運転パラメータの変更処理を適用してもよい。図２４は、本実施形態のガラス物品の製造方法で用いるガラス物品の製造ラインの一例を示す模式図である。なお、図２４では、カメラ１１_ａ，１１_ｂおよび画像処理装置１３の図示を省略しているが、ガラス溶融炉１の近傍にはカメラ１１_ａ，１１_ｂが配置される。また、画像処理装置１３も配置される。ただし、画像処理装置１３の配置位置は限定されない。また、第２の実施形態で説明した画像処理装置１３_ａを配置してもよい。

ガラス物品の製造ラインには、ガラス溶融炉１と、清澄槽３０とが設けられる。なお、清澄槽３０の種類は限定されない。清澄槽３０は、槽の内部を減圧状態にして泡を除去する減圧タイプの清澄槽であってもよい。あるいは、清澄槽３０は、槽の内部を高温にして泡を除去する高温タイプの清澄槽であってもよい。

ガラス溶融炉１（図２４および図１参照）は、ガラスの原料を溶解させて、溶融ガラス７１に変化させる。図２４では、バッチ山の図示を省略している。清澄槽３０は、溶融ガラス７１に生じた泡を除去する。泡が除去された溶融ガラスは、成形ステップ、徐冷ステップに移行する。

図２５は、本実施形態のガラス物品の製造方法の例を示すフローチャートである。まず、ガラス溶融炉１にガラスの原料が投入される。ガラス溶融炉１は、バーナー５（図１参照）を備え、ガラス溶融炉１の内部を高温に維持している。そして、ガラス溶融炉１においてガラスの原料を加熱することにより、溶融ガラス７１を製造する（ステップＳ９１、ガラス溶融ステップ）。

ステップＳ９１では、カメラ１１_ａ，１１_ｂがガラス溶融炉１の内部を撮影し、その結果得られた画像に対して画像処理装置１３が第１の実施形態と同様の処理を行う。すなわち、ステップＳ５１〜Ｓ５４（図５参照）、ステップＳ１〜Ｓ６（図８参照）、ステップＳ１０〜Ｓ１６（図９または図１９参照）、ステップＳ２１〜Ｓ２８（図１０参照）等の処理を行う。この処理によって、観察データが得られ、ガラス溶融炉１の内部を良好に監視することができる。また、第２の実施形態で説明した画像処理装置１３_ａが、第２の実施形態と同様に、観察データとガラス溶融炉１の運転パラメータとの相関の程度の判定し、ガラス溶融炉１の運転パラメータを変更してもよい。

ステップＳ９１で製造された溶融ガラス７１は、清澄槽３０に流される。この溶融ガラス７１には泡が存在し、溶融ガラス７１の表面に泡層（図示略）が生じる。清澄槽３０の内部で、溶融ガラス７１の泡を除去する（ステップＳ９２、清澄ステップ）。

ステップＳ９２の後、泡が除去された溶融ガラスを成形する（ステップＳ９３、成形ステップ）。成形ステップでは、例えば、フロート法によって溶融ガラスを成形すればよい。具体的には、泡が除去された溶融ガラス７１を溶融錫（図示せず）上に浮かせて、搬送方向に進行させることによって連続した板状のガラスリボンとする。このとき、所定の板厚のガラスリボンを成形するために、ガラスリボンの両サイド部分に回転するロールを押圧し、ガラスリボンを幅方向（搬送方向に直角な方向）外側に引き伸ばす。

次に、ステップＳ９３で成形されたガラスリボンを徐冷する（ステップＳ９４、徐冷ステップ）。徐冷ステップでは、ガラスリボンを溶融錫から引き出し、徐冷炉（図示せず）の内部で徐々にガラスリボンを冷却する。徐冷炉の外部に搬送した後でも、さらに常温近くまでガラスリボンを徐冷する。

徐冷ステップの後、徐冷ステップで固化したガラスリボンを必要に応じて加工する（ステップＳ９５、加工ステップ）。ステップＳ９５における加工の例として、例えば、切断や研磨が挙げられる。ただし、切断や研磨に限定されず、他の加工処理を行ってもよい。

本実施形態のガラス物品の製造方法によれば、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を良好に継続しつつ、ガラス物品を製造することができる。特に、画像処理装置１３_ａが、第２の実施形態と同様に、観察データとガラス溶融炉１の運転パラメータとの相関の程度の判定し、ガラス溶融炉１の運転パラメータを変更すれば、炉内の観察結果に応じた適切な運転パラメータでガラス溶融炉１を運転して、ガラス物品を製造することができる。

本出願を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。
本出願は、２０１１年５月６日出願の日本特許出願（特願２０１１-１０３６０１）に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。

産業上の利用の可能性

本発明は、ガラス溶融炉内のバッチ山を監視するガラス溶融炉内監視システムに好適に適用される。

１１_ａ，１１_ｂ カメラ
１２ 画像記憶手段
１３，１３_ａ 画像処理装置
１４ 姿勢特定手段
１５ 背景画像作成手段
１６ 画像較正手段
１７ 差分演算手段
１８ 観察データ算出手段
１９ 前処理手段
６１ 観察データ解析手段
６２ 溶融炉制御手段

Claims (18)

1. 画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、
   画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される前記画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から前記一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、
   前記一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、
   撮影された画像から前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、前記背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、前記バッチ山および前記背景が写った状態の前記抽出画像から前記背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、
   前記背景除外画像に基づいて、前記バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含む
   ことを特徴とするガラス溶融炉内監視方法。
2. 前記背景画像作成ステップで、
   複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する
   請求項１に記載のガラス溶融炉内監視方法。
3. 前記背景除外画像生成ステップで、
   撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する
   請求項１または請求項２に記載のガラス溶融炉内監視方法。
4. 背景画像を、一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する背景画像変換ステップと、
   前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像を、当該一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する抽出画像変換ステップとを含み、
   背景除外画像生成ステップでは、前記抽出画像変換ステップによる変換後の抽出画像の輝度値から、前記背景画像変換ステップによる変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、
   前記観察データ算出ステップでは、前記背景除外画像生成ステップで生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視方法。
5. 前記背景除外画像を、一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する背景除外画像変換ステップを含み、
   観察データ算出ステップでは、前記背景除外画像変換ステップによる変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視方法。
6. 画像撮影ステップで得られた各画像に対して、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、前記コントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択する前処理ステップを含む
   請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視方法。
7. 前処理ステップで、コントラストを表す量として、画像内のエッジ数を算出し、前記エッジ数が予め定められた閾値以上であるという条件を満たす複数の画像を選択し、選択した前記複数の画像に基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する対象となる画像を生成する
   請求項６に記載のガラス溶融炉内監視方法。
8. 請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載されたガラス溶融炉内監視方法における観察データ算出ステップで算出される観察データに対して、ガラス溶融炉の運転パラメータが与える影響の度合を導出する影響度導出ステップと、
   観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する前記影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御ステップとを含む
   ことを特徴とするガラス溶融炉操作方法。
9. ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影手段と、
   画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される前記画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から前記一定範囲に該当する領域を抽出する画像較正手段と、
   前記一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成手段と、
   撮影された画像から前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、前記背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、前記バッチ山および前記背景が写った状態の前記抽出画像から前記背景を除外した背景除外画像を生成する差分演算手段と、
   前記背景除外画像に基づいて、前記バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出手段とを備える
   ことを特徴とするガラス溶融炉内監視システム。
10. 前記背景画像作成手段は、複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する
    請求項９に記載のガラス溶融炉内監視システム。
11. 前記差分演算手段は、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する
    請求項９または請求項１０に記載のガラス溶融炉内監視システム。
12. 前記画像較正手段は、背景画像を、一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、前記一定範囲に該当する領域として抽出した抽出画像を、当該一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、
    前記差分演算手段は、前記画像較正手段による変換後の抽出画像の輝度値から、画像較正手段による変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、
    前記観察データ算出手段は、前記差分演算手段に生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する
    請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視システム。
13. 前記画像較正手段は、前記差分演算手段によって生成された背景除外画像を、一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、
    前記観察データ算出手段は、前記画像較正手段による変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する
    請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視システム。
14. 画像撮影手段によって得られた各画像に対して、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、前記コントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択する前処理手段を備える
    請求項９から請求項１３のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視システム。
15. 前処理手段は、コントラストを表す量として、画像内のエッジ数を算出し、前記エッジ数が予め定められた閾値以上であるという条件を満たす複数の画像を選択し、選択した前記複数の画像に基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する対象となる画像を生成する
    請求項１４に記載のガラス溶融炉内監視システム。
16. 前記観察データ算出手段によって算出される観察データに対して、ガラス溶融炉の運転パラメータが与える影響の度合を導出する観察データ解析手段を備える
    請求項９から請求項１５のうちのいずれか１項に記載のガラス溶融炉内監視システム。
17. 前記観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する前記影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御手段を備える
    請求項１６に記載のガラス溶融炉内監視システム。
18. ガラス溶融炉内で溶融ガラスを製造するガラス溶融ステップと、
    清澄槽内で前記溶融ガラスの泡を除去する清澄ステップと、
    泡が除去された溶融ガラスを成形する成形ステップと、
    成形された溶融ガラスを徐冷する徐冷ステップとを含むとともに、
    画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、
    画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される前記画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から前記一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、
    前記一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、
    撮影された画像から前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、前記背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、前記バッチ山および前記背景が写った状態の前記抽出画像から前記背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、
    前記背景除外画像に基づいて、前記バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含む
    ことを特徴とするガラス物品の製造方法。

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