JP6119515B2

JP6119515B2 - 高炉羽口状態観察方法及び高炉羽口状態観察装置

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Publication number: JP6119515B2
Application number: JP2013180857A
Authority: JP
Inventors: 昇平橋口; 杉浦　雅人; 雅人杉浦; 今野　雄介; 雄介今野; 真臣村松; 晴雄上瀧; 大伊地知
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 2013-09-02
Filing date: 2013-09-02
Publication date: 2017-04-26
Anticipated expiration: 2033-09-02
Also published as: JP2015048508A

Description

本発明は、高炉羽口状態観察方法及び高炉羽口状態観察装置に関する。

高炉は、その炉内において、鉄鉱石等やコークス等を原料とした、複数の化学反応で構成される還元反応が進行する複雑かつ大規模な反応容器である。高炉は、円筒の徳利形状を有する竪型炉の一種であり、炉の頭頂部（炉頂部）から装入される原料と、炉の下方に設けられた羽口から供給される熱風（高温の空気）により生成される還元性ガスとを原材料とし、還元反応により高炉下方の出銑口から溶銑（溶けた銑鉄）が連続的に排出される。炉頂部からの原料装入が断続的に行われ、高炉内の各原料層は徐々に下方に移動する。このように、高炉における連続操業においては、固体、液体、気体が共存して反応が進行している。

ここで、高炉内で進行している還元反応を予測することは、安定的な操業を行ううえで重要である。従来、高炉内反応を予測する上での重要な指標として、微粉炭の燃焼度合いが着目されており、羽口近傍における微粉炭の燃焼状況を放射温度計で観測した上で、ファジー推論により微粉炭の燃焼状況を推定することが行われている（例えば、以下の特許文献１を参照。）。

特開平５−２５６７０５号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の方法では、ファジー推論による判定ルールが煩雑であり、チューニングやメンテナンスが困難であるという問題があった。更に、上記特許文献１に記載の方法では、６種類の指標に基づいて推論のための判定ルールを作成する必要があり、判定ルールの作成が困難であるという問題がある。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、高炉羽口近傍の状態をより容易に観察することが可能な、高炉羽口状態観察方法及び高炉羽口状態観察装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、高炉羽口に設けられた撮像装置により撮像された複数の熱放射輝度画像を利用して、羽口内の状態を観察する方法であって、前記熱放射輝度画像における羽口の輪郭形状が正規化円となるように前記熱放射輝度画像に対して幾何学変換を実施し、正規化画像を生成するとともに、前記正規化画像に対して極座標変換を行う画像変換ステップと、極座標変換後の前記正規化画像を二値化して、二値化画像を生成する二値化画像生成ステップと、生成された前記二値化画像におけるそれぞれの径方向位置について、同一の前記径方向位置を有し、かつ、相異なる偏角位置を有する複数の画素に対応する画素値を積算して、得られた積算値を該当する前記径方向位置における要素とする、前記二値化画像に存在する明部の前記正規化円の径方向での分布を示す明部分布情報を生成する明部分布情報生成ステップと、生成された前記明部分布情報に基づき、前記明部分布情報を特徴づける特徴量である、所定の径方向範囲に含まれる要素の個数を特徴づける要素数特徴量と、要素の最大値を与える前記径方向位置を示した径方向位置特徴量とを、前記熱放射輝度画像についての特徴量データとして算出する特徴量算出ステップと、前記要素数特徴量及び径方向位置特徴量から規定される二次元の特徴量座標系を設定し、前記特徴量座標系において、複数の前記熱放射輝度画像についての前記特徴量データの集合の分布に基づいて前記羽口内の状態を特徴づける指標を算出する指標算出ステップと、を含む、高炉羽口状態観察方法が提供される。

前記指標算出ステップは、前記特徴量座標系を、前記要素数特徴量の軸と前記径方向位置特徴量の軸とで、それぞれ等間隔の升目に分割する分割ステップと、前記升目のうち閾値以上のデータが含まれる升目について、前記要素数特徴量ごとの前記径方向位置特徴量が最大となる升目の分布を、直線で近似することで決定される第一の直線と、前記升目のうち閾値以上のデータが含まれる升目について、前記要素数特徴量ごとの前記径方向位置特徴量が最大となる升目の分布を、直線で近似することで決定される第二の直線と、をそれぞれ決定する直線決定ステップと、前記第一の直線と前記第二の直線との交点を算出し、前記交点を原点とし、前記第一の直線に沿って前記要素数特徴量が減少する方向を、前記羽口の近傍において未燃焼の微粉炭が膨張する状態である微粉炭膨張を表す軸の正方向とし、前記第二の直線に沿って前記要素数特徴量が減少する方向を、前記羽口の近傍において未溶融の鉱石が落下する状態である生鉱落ちを表す軸の正方向とした指標座標系を設定し、前記特徴量データを、前記指標座標系における微粉炭膨張指標と生鉱落ち指標との組み合わせとして定量化する定量化ステップと、を含むことが好ましい。

前記定量化ステップは、前記交点と、前記第一の直線の前記径方向位置特徴量に対応する座標軸における切片と、前記第二の直線の前記径方向位置特徴量に対応する座標軸における切片と、に基づいて、前記特徴量座標系から前記指標座標系への座標変換式を算出し、前記特徴量データを当該座標変換式に代入することで定量化することが好ましい。

算出された前記微粉炭膨張指標及び前記生鉱落ち指標に基づいて、前記羽口内の状態を判定する判定ステップを更に備え、前記判定ステップは、前記微粉炭膨張指標が所定の閾値以上のときに前記微粉炭膨張が発生したと判定し、前記生鉱落ち指標が所定の閾値以上のときに前記生鉱落ちが発生したと判定してもよい。

前記微粉炭膨張指標及び前記生鉱落ち指標を複数の異なる時刻についてそれぞれ算出し、それぞれの前記指標を時刻順に配列させて、前記指標の時系列推移を示した時系列推移情報を生成する時系列推移情報生成ステップを更に含んでもよい。

前記二値化画像生成ステップは、前記熱放射輝度画像における最大輝度値に予め設定された係数を乗じたもの、及び、予め設定された輝度値、のうち値の大きいものを、前記正規化画像を二値化する際の二値化閾値としてもよい。

前記熱放射輝度画像、又は、前記熱放射輝度画像に基づいて生成される情報の少なくとも何れかは、予め設定された時定数で平滑化されて用いられてもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、高炉羽口の状態を観察する高炉羽口状態観察装置において、前記高炉羽口に設けられ、前記高炉羽口での熱放射輝度画像を撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された複数の前記熱放射輝度画像に対して画像処理を実施する演算処理装置と、を備え、前記演算処理装置は、前記熱放射輝度画像における羽口の輪郭形状が正規化円となるように前記熱放射輝度画像に対して幾何学変換を実施し、正規化画像を生成するとともに、前記正規化画像に対して極座標変換を行う画像変換部と、極座標変換後の前記正規化画像を二値化して、二値化画像を生成する二値化画像生成部と、生成された前記二値化画像におけるそれぞれの径方向位置について、同一の前記径方向位置を有し、かつ、相異なる偏角位置を有する複数の画素に対応する画素値を積算して、得られた積算値を該当する前記径方向位置における要素とする、前記二値化画像に存在する明部の前記正規化円の径方向での分布を示す明部分布情報を生成する明部分布情報生成部と、生成された前記明部分布情報に基づき、前記明部分布情報を特徴づける特徴量である、所定の径方向範囲に含まれる要素の個数を特徴づける要素数特徴量と、要素の最大値を与える前記径方向位置を示した径方向位置特徴量とを、当該熱放射輝度画像についての特徴量データとして算出する特徴量算出部と、前記要素数特徴量及び径方向位置特徴量から規定される二次元の特徴量座標系を設定し、前記特徴量座標系において、複数の前記熱放射輝度画像についての前記特徴量データの集合の分布に基づいて前記羽口内の状態を特徴づける指標を算出する指標算出部と、有する、高炉羽口状態観察装置が提供される。

以上説明したように本発明によれば、高炉羽口での熱放射輝度画像に基づいて羽口内の状態を特徴づける指標を算出することによって、高炉羽口近傍の状態をより容易に観察することが可能である。

高炉について説明するための説明図である。本発明の基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置の構成を示した説明図である。同基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置が備える撮像装置について示した説明図である。同基盤技術に係る熱放射輝度画像の例を示した説明図である。同基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置が備える演算処理装置の画像処理部の構成について示したブロック図である。同基盤技術に係る画像変換部について説明するための説明図である。同基盤技術に係る二値化画像について説明するための説明図である。同基盤技術に係る明部分布情報について説明するための説明図である。同基盤技術に係る明部分布情報について説明するための説明図である。同基盤技術に係る明部分布情報について説明するための説明図である。同基盤技術に係る特徴量算出部について説明するための説明図である。同基盤技術に係る軌跡情報について説明するための説明図である。同基盤技術に係る軌跡情報の例について説明するための説明図である。同基盤技術に係る高炉羽口状態の判断方法について説明するための説明図である。同基盤技術に係る高炉羽口状態観察方法の流れの一例を示した流れ図である。本発明の第１の実施形態に係る高炉羽口状態観察装置が備える演算処理装置の画像処理部の構成について示したブロック図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。同実施形態に係る高炉羽口状態観察方法の流れの一例を示した流れ図である。同実施形態に係る指標算出方法の流れの一例を示した流れ図である。同実施形態に係る指標算出方法の流れの一例を示した流れ図である。本発明の実施形態に係る演算処理装置のハードウェア構成を示したブロック図である。本発明の基盤技術に係る高炉羽口状態観察方法による判断結果と、官能検査との対比結果を示したグラフ図である。本発明の第１の実施形態に係る高炉羽口状態観察方法により算出した指標の具体例を示したグラフ図である。本発明の第１の実施形態に係る高炉羽口状態観察方法により算出した指標の具体例を示したグラフ図である。本発明の第１の実施形態に係る高炉羽口状態観察方法により算出した指標の具体例を示したグラフ図である。本発明の第１の実施形態に係る高炉羽口状態観察方法により算出した指標の具体例を示したグラフ図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（高炉内で進行している反応の概略）
まず、図１を参照しながら、本発明の実施形態で着目する高炉について、簡単に説明する。図１は、本発明の実施形態で着目する高炉について説明するための説明図である。

図１に示したように、高炉は、円筒の徳利形状を有する竪型炉の一種であり、炉の頭頂部（炉頂部）から供給される原料と、炉の下方に設けられた羽口から供給される熱風により生成される還元性ガスとが反応する反応装置として機能する。

炉頂部から供給される原料としては、主に、鉄鉱石や焼結鉱等の鉄酸化物、コークス、石灰石等がある。鉄鉱石は、高炉における反応で生成される銑鉄の鉄源となるものであり、コークスは、鉄鉱石の還元剤及び原料を溶解するための熱源として機能するだけでなく、高炉内の通気性を保持する役割を有している。また、石灰石は、鉄鉱石の脈石成分と反応して低溶融点を持ち流動性のよいスラグを生成するために添加される媒溶剤として機能する。

高炉の内部では、図１に示したように、鉄鉱石（及び石灰石）からなる層と、コークスからなる層とが交互に積層されている。これらの原料は、図１に示したような積層状態を維持しつつ、炉の下方へと移動していく。

また、図１に示した羽口からは、熱風及びコークスの補完還元剤として機能する微粉炭が供給される。羽口近傍のレースウェイと呼ばれる領域において、供給された熱風により微粉炭やコークスが燃焼によりガス化して、一酸化炭素や水素等からなる高温の還元性ガスが生成される。この高温の還元性ガスは、炉内を移動する上昇気流となって炉頂部へと吹き昇っていく。この還元性ガスにより炉内の鉄鉱石は還元されていき（間接還元）、更に、還元性ガスが有する熱によって固体から液体へと変化する。液体となった鉄分は、コークス層内を滴下しながらコークスの炭素によって更に還元され（直接還元）、炭素を５％程度含む溶銑となる。

図１に示した融着帯では、半溶融状態にある鉄分の間に固体コークスがスリット状に存在している部分であり、主にこの融着帯において、上述のような鉄分の相変化が生じている。

このように、高炉という反応装置では、固体、液体、気体が共存して反応が進行している。安定的な操業を行うためには、高炉内で進行している還元反応を予測することが重要である。以下で説明する本発明の実施形態では、高炉内の状況を把握する際の指標として、「生鉱落ち」という現象が発生したか否か、及び、「微粉炭膨張」という現象が発生したか否か、という少なくとも２つの指標に着目する。

「生鉱落ち」とは、未溶融の鉱石が落下する現象であり、このような現象が発生するということは、高炉内の熱量が不足していることを意味する。そのため、生鉱落ちが発生した場合には、コークス量を増加するなどといった、炉内の熱量を増加させるための処置が必要となる。

「微粉炭膨張」とは、羽口を撮像した撮像画像において、通常ノズル先端の画像１／３程度を占めている未燃焼微粉炭の像が急拡大する現象である。このような現象の発生は、レースウェイの形状が好ましい形状から変化していることを示唆するものであるため、レースウェイの形状を良好な状態にするための処置が必要となる。

（本発明の基盤を成す技術的事項について）
まず、本発明に係る実施形態について説明するに先立ち、本実施形態を実現する上で基盤を成す技術的事項について述べる。なお、本実施形態は、以下に記載する基盤技術に関する関連発明の上に改良を加えることにより、より顕著な効果を得ることができるように構成されたものである。従って、その改良に係る技術こそが本実施形態の特徴を成す部分である。つまり、本実施形態は、ここで述べる技術的事項の基礎概念を踏襲するが、その本質はむしろ改良部分に集約されており、その構成が明確に相違すると共に、その効果において関連発明とは一線を画するものであることに注意されたい。

＜高炉羽口状態観察装置について＞
まず、図２を参照しながら、本発明の基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０について、詳細に説明する。

本発明の基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０は、図２に示したように、撮像装置１００及び演算処理装置２００を備える。

［撮像装置について］
撮像装置１００は、羽口の熱放射輝度の分布状況を撮像して、熱放射輝度画像を生成する装置である。撮像装置１００は、レンズ等の各種光学素子と、ＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅ）、又は、ＣＭＯＳ（ＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙＭｅｔａｌＯｘｉｄｅＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子と、を有している。ここで、本基盤技術に係る撮像装置１００は、静止画像を生成可能なものであってもよく、動画像を生成可能なものであってもよい。また、本基盤技術に係る撮像装置１００は、モノクロ画像を撮像可能なものであってもよいし、カラー画像を撮像可能なものであってもよい。なお、カラー画像を撮像可能な撮像装置を利用する場合には、１チャンネルの輝度画像を生成すればよい。すなわち、輝度画像の生成手段としては、ＲＧＢ成分のうちＲ，Ｇ，Ｂのいずれかの成分だけを利用しても良いし、ＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間への変換を行い、Ｙ成分のみを利用しても良い。

撮像装置１００は、後述する演算処理装置２００により制御されており、所定のフレームレート毎に、演算処理装置２００から撮像のためのトリガ信号が出力される。撮像装置１００は、演算処理装置２００から出力されたトリガ信号に応じて、羽口からの熱放射を撮像し、生成した熱放射輝度画像を演算処理装置２００に出力する。

図３は、本基盤技術に係る撮像装置１００の設置状態を説明するための説明図であり、図４は、本基盤技術に係る熱放射輝度画像の例を示した説明図である。高炉は、耐熱レンガによって覆われているが、図３に示したように、羽口近傍には、ＰＣランスによって微粉炭が供給されるとともに、１２００℃程度の熱風が供給されている。羽口から約１ｍの範囲にはレースウェイが形成されており、このレースウェイでは、微粉炭やコークス等の燃焼により、２０００℃以上の高温となっている。

本基盤技術に係る撮像装置１００は、羽口の状態を観察するための観察窓に設置されており、羽口近傍のレースウェイからの熱放射を撮像して熱放射輝度画像とする。羽口は、通常、円形状であるが、撮像装置１００は、羽口を斜め上から見下ろすように撮像するため、撮像される熱放射輝度画像の羽口形状は、図４左上に示したように、略楕円形状となる。

撮像装置１００は、高炉の操業状態が良好と判断されている際に、予め撮像視野やピント等が調整されており、適切な撮像処理が行われるようになっている。高炉羽口の状態が良好である場合には、図４右上に示したように、視野の中にＰＣランスの先端部が写りこむとともに、ＰＣランスの先端から供給される微粉炭が、視野の１／３程を占有することとなる。また、ＰＣランス及び微粉炭以外の領域は、レースウェイの温度に起因する熱放射が写りこむこととなる。

生鉱落ちが発生した際には、図４左下に模式的に示したように落下した鉱石が写りこむこととなるため、視野全体が一時的に暗くなって、熱放射輝度が低下する。また、微粉炭膨張が発生した場合には、図４右下に模式的に示したように、微粉炭の占める領域が視野の右下から左上に向かって急激に膨張し、その後図４右上に示したような状態へと回復するという、特徴的なパターンが観測される。

以上、図４を参照しながら、本基盤技術に係る熱放射輝度画像の例について、具体的に説明した。

［演算処理装置の全体構成について］
続いて、再び図２に戻って、本基盤技術に係る演算処理装置２００の全体構成について説明する。

本基盤技術に係る演算処理装置２００は、撮像装置１００により撮像された複数の熱放射輝度画像に対して画像処理を実施して、後述する明部分布情報を生成する。また、演算処理装置２００は、生成した明部分布情報に基づいて、羽口の状態（すなわち、生鉱落ちや微粉炭膨張の発生）を判断することも可能である。

この演算処理装置２００は、図２に示したように、撮像制御部２０１と、画像処理部２０３と、表示制御部２０５と、記憶部２０７と、を主に備える。

撮像制御部２０１は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。撮像制御部２０１は、本基盤技術に係る撮像装置１００による羽口の撮像制御を実施する。より詳細には、撮像制御部２０１は、羽口の熱放射輝度画像の撮像を開始する場合に、撮像装置１００に対して撮像を開始させるための制御信号を送出する。

画像処理部２０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。画像処理部２０３は、撮像装置１００から取得した熱放射輝度画像の撮像データに対して、以下で説明するような画像処理を行い、後述する明部分布情報を生成する。また、画像処理部２０３は、生成した明部分布情報に基づいて、生鉱落ちや微粉炭膨張等が発生したか否かを判断する。画像処理部２０３は、生成した明部分布情報や、生鉱落ちや微粉炭膨張等の判断結果に関する情報を、表示制御部２０５に伝送する。

なお、この画像処理部２０３については、以下で改めて詳細に説明する。

表示制御部２０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置等により実現される。表示制御部２０５は、画像処理部２０３から伝送された、明部分布情報や、生鉱落ち／微粉炭膨張の判断結果を、演算処理装置２００が備えるディスプレイ等の出力装置や演算処理装置２００の外部に設けられた出力装置等に表示する際の表示制御を行う。これにより、高炉羽口状態観察装置１０の利用者は、明部分布情報や高炉羽口の状態に関する情報を、その場で把握することが可能となる。

記憶部２０７は、演算処理装置２００が備える記憶装置の一例である。記憶部２０７には、本基盤技術に係る演算処理装置２００が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベースやプログラム等が、適宜記録される。この記憶部２０７は、撮像制御部２０１、画像処理部２０３、表示制御部２０５等が、自由に読み書きを行うことが可能である。

［画像処理部について］
続いて、図５〜図１４を参照しながら、本基盤技術に係る演算処理装置２００が備える画像処理部２０３について、詳細に説明する。
図５は、本基盤技術に係る演算処理装置が有する画像処理部の構成を示したブロック図である。図６は、本基盤技術に係る画像変換部について説明するための説明図である。図７は、本基盤技術に係る二値化画像について説明するための説明図である。図８〜図１０は、本基盤技術に係る明部分布情報について説明するための説明図である。図１１は、本基盤技術に係る特徴量算出部について説明するための説明図である。図１２は、本基盤技術に係る軌跡情報について説明するための説明図である。図１３は、本基盤技術に係る軌跡情報の例について説明するための説明図である。図１４は、本基盤技術に係る高炉羽口状態の判断方法について説明するための説明図である。

本基盤技術に係る画像処理部２０３は、図５に示したように、画像変換部２１１と、二値化画像生成部２１３と、明部分布情報生成部２１５と、特徴量算出部２１７と、軌跡情報生成部２１９と、状態判断部２２１と、を主に備える。

画像変換部２１１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。画像変換部２１１は、撮像装置１００が生成した熱放射輝度画像に対して幾何学変換を実施して正規化画像を生成するとともに、当該正規化画像に対して極座標変換を実施する。

また、画像変換部２１１は、高炉羽口状態観察装置１０が観察する羽口の形状について楕円近似を行っていない場合には、熱放射輝度画像に写っている羽口の形状に合わせて楕円近似処理を実施する。なお、この楕円近似処理は、少なくとも一度行われれば良く、熱放射輝度画像が撮像される毎に実施しなくともよい。

以下では、画像変換部２１１が楕円近似処理を実施した後に、幾何学変換処理及び極座標変換処理を行う場合について説明する。

図４に例示したように、本基盤技術に係る熱放射輝度画像に写っている羽口の輪郭形状は、略楕円形状となっている。そこで、画像変換部２１１は、羽口の輪郭形状を、以下の式１０１で表されるような楕円で近似し、楕円の中心位置（重心位置）と、長軸及び短軸の長さと、を算出する。ここで、下記式１０１において、座標（ｘ_Ｃ，ｙ_Ｃ）は、楕円の中心座標を表し、パラメータａは、長軸の１／２の長さを表し、パラメータｂは、短軸の１／２の長さを表す。

なお、熱放射輝度画像に写っている羽口の楕円形状の輪郭を得るためには、設備の補修等で高炉に送風する熱風を止める、いわゆる休風時の画像を用いればよい。休風時の画像は、図４に示したように、視野内には微粉炭は存在せず、ＰＣランスのみが写り込んだものとなっている。そこで、休風時の画像からＰＣランスを除いた部分の輪郭を考慮し、この輪郭に当てはまるような楕円を、コンピュータで実行される画像処理アプリケーション等を利用して描いた上で、描いた楕円に関するパラメータ（ｘ_Ｃ，ｙ_Ｃ，ａ，ｂ）を画像上で測定すればよい。

楕円近似処理が終了した場合、又は、既に楕円近似処理が実施されている場合には、画像変換部２１１は、楕円近似後の熱放射輝度画像に対して幾何学変換処理を実施して、羽口の輪郭である楕円形状を真円に正規化する。より詳細には、画像変換部２１１は、図６に示したように、長軸に対応するｘ軸を（ｂ／ａ）倍に縮小して、半径ｂ、中心（（ｂ／ａ）×ｘ_Ｃ，ｙ_Ｃ）の正規化円とし、正規化画像を生成する。

ここで、楕円形状を円に正規化する際の幾何学変換は、公知のものを使用することが可能であり、例えば、アフィン変換を利用すればよい。

続いて、画像変換部２１１は、図６に示したように、生成した正規化画像に対して極座標変換を実施する。正規化円の中心位置が算出されることで、正規化画像を構成する各画素の位置を極座標（ｒ，θ）で表すことができる。画像変換部２１１は、算出した中心位置を基準とし、動径ｒの範囲及び偏角θの範囲を、それぞれ０≦ｒ≦ｂ、０°≦θ＜３６０°として、極座標変換を実施する。極座標変換を行うことによって、正規化画像は、図６に示したような帯状の画像となる。

ここで、図６に示したような帯状画像において、動径方向ｒに対して平行な辺の長さは、正規化円の半径に対応しており、偏角方向θに対して平行な辺の長さは、正規化円の円周に対応している。また、偏角方向θに対して平行な辺のうち、一方は、正規化円の中心に対応しており、もう一方は、正規化円の外周に対応している。

画像変換部２１１は、極座標変換により生成した帯状画像に対応するデータを、二値化画像生成部２１３に出力する。

二値化画像生成部２１３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。二値化画像生成部２１３は、極座標変換後の正規化画像である帯状画像を二値化して、二値化画像を生成する。より詳細には、二値化画像生成部２１３は、帯状画像を構成する各画素の画素値（輝度値）と、二値化閾値との大小比較を行うことで帯状画像を二値化し、二値化画像を生成する。

ここで、二値化画像生成部２１３が二値化処理の際に利用する二値化閾値は、固定の閾値ではなく、熱放射輝度画像（ひいては、二値化画像）に含まれる最高輝度に応じて変動する閾値とする。熱放射輝度画像において、ある程度以上の輝度値を有しており、かつ、輝度の分布が一様である場合には、羽口近傍の温度（レースウェイ温度）の高低によらず、高炉羽口の状態は良好であると判断できるからである。具体的には、二値化画像生成部２１３は、二値化閾値として、（ａ）予め設定された輝度閾値と、（ｂ）最高輝度値に予め設定された係数を乗じたもの、のうち、何れか大きい値となるものを、二値化閾値として使用する。輝度閾値や係数は、高炉に固有の特性や操業状況等に応じて適宜設定すればよいが、例えば、明らかに通常操業では燃焼部分としてあり得ない低い温度に対応する低い輝度値を輝度閾値として設定する。このように二値化閾値を設定することで、通常操業時では最高輝度、すなわちレースウェイ温度の変動について正規化した二値画像が得られるとともに、生鉱落ちによる視野閉塞等といった異常状態を、二値画像がすべて０という条件で検知することができる。

二値化画像生成部２１３は、このような二値化閾値を利用して帯状画像を二値化することで、例えば図７に示したような二値化画像を生成する。二値化画像において、二値化閾値以上の輝度値を有していた画素は、画素値が１である部分（以降、明部とも称する。）となり、二値化閾値未満の輝度値を有していた画素は、画素値が０である部分（以降、暗部とも称する。）となる。

二値化画像生成部２１３は、生成した二値化画像に対応するデータを、後述する明部分布情報生成部２１５に出力する。

明部分布情報生成部２１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。明部分布情報生成部２１５は、生成された二値化画像を利用して、当該二値化画像に存在する明部の正規化円の径方向での分布を示す明部分布情報を生成する。

より詳細には、明部分布情報生成部２１５は、二値化画像におけるそれぞれの径方向位置ｒについて、同一の径方向位置を有し、かつ、相異なる偏角位置を有する複数の画素に対応する画素値を積算して、得られた積算値を該当する径方向位置における明部分布情報の要素値とする。このような画素値の積算処理は、二値化画像を図７に示した破線矢印の方向に投影することに対応している。また、明部分布情報生成部２１５が利用する画像は二値化された画像であるため、画素値の積算結果は、着目している径方向位置において明部に対応する画素の個数を表していることとなる。このような処理を、動径方向ｒの各位置（０≦ｒ≦ｂ）に対して実施することで、明部分布情報生成部２１５は、図８に示したような明部分布情報を生成することができる。なお、明部分布情報の要素値としては投影値（Σθ）に限定されず、動径方向ｒの関数である重みＷ（ｒ）を乗じたＷ（ｒ）Σθを、明部分布情報の要素値としても良い。重みＷ（ｒ）としては、例えばＷ（ｒ）＝ｒとすれば、径方向位置に比例した重みを掛けた分布情報となる。

図４に示したように、微粉炭膨張時には画像の外周部のみに明部が残るが、生鉱落ちの場合には画像の外周部及び内周部が暗くなるという特徴があり、各動径位置ｒにおける投影値（Σθ）に違いがみられる。

明部分布情報を構成する各要素を動径位置毎にプロットすると、図８に示したようなグラフ図を生成することができるが、このようなグラフ図は、それぞれの動径位置において、明部に対応する画素が何個存在したかを表すグラフとなる。従って、偏角方向θについて例えば１°刻みで極座標変換が行われている場合には、生成される明部分布情報は、半径ｒの位置において二値化閾値以上の輝度値を有する明部が何度分存在したかを表す情報となる。

明部分布情報生成部２１５は、このような明部分布情報の生成処理を、撮像された熱放射輝度画像毎に実施する。また、明部分布情報生成部２１５は、生成した各時刻ｔにおける明部分布情報を時刻順に配列させることで、明部分布情報の時系列推移を示した時系列推移情報を生成することができる。具体的には、明部分布情報生成部２１５は、ある時刻ｔにおける熱放射輝度画像に対応する二値化画像を取得すると、取得した二値化画像に基づいて明部分布情報を生成し、生成した明部分布情報を記憶部２０７等に設けられたメモリ領域に順次格納していくことで、上記のような時系列推移情報を生成することができる。

本基盤技術に係る演算処理装置２００は、このようにして生成された時系列推移情報を、図９に示したような３次元グラフとして表してもよいし、図１０に示したように、投影値の大きさに応じて色の濃淡が変化するような２次元グラフ（濃淡図）として表してもよい。

ここで、図１０に示した濃淡図では、投影値の大きさが大きいほど白く表示される。また、図１０には、高炉羽口の状態が、（ａ）良好、（ｂ）やや良好、（ｃ）生鉱落ち、（ｄ）微粉炭膨張、の各状態における濃淡図をあわせて示している。

図１０（ａ）に示した良好状態では、羽口の外周に近づくほど明部の割合が多くなっており、かつ、時間が経過した場合であっても帯状画像に占める明部の割合が一様になっている。また、図１０（ｂ）に示したやや良好の状態では、明部の割合は少ないものの、時間が経過した場合であっても帯状画像に占める明部の割合は一様になっている。

また、図１０（ｃ）は、６０秒〜８０秒において生鉱落ちが発生した場合の時系列推移情報である。図１０（ｃ）から明らかなように、生鉱落ちが発生した時点では、半径方向のほぼ全域が暗くなっている。一方、図１０（ｄ）は、１０秒〜３０秒において微粉炭膨張が発生した場合の時系列推移情報である。図１０（ｄ）から明らかなように、微粉炭膨張が発生すると、暗部が羽口の周囲に向かって増加し、その後、明部が羽口の中心すなわち動径方向の小さい位置に向かって増加していくような、特定の挙動を示している。

明部分布情報生成部２１５は、以上説明したような方法で明部分布情報や、時系列推移情報を生成すると、生成したこれらの情報を、後述する特徴量算出部２１７に出力する。また、明部分布情報生成部２１５は、生成したこれらの情報を表示制御部２０５に出力して、表示画面に表示させてもよい。

なお、以上の説明では、生成される熱放射輝度画像毎に以上説明したような処理が実施される場合について説明したが、熱放射輝度画像、又は、当該熱放射輝度画像に基づいて生成される情報の少なくとも何れかを、所定の時定数で平滑化して用いてもよい。すなわち、熱放射輝度画像や二値化画像や帯状画像等を、予め設定された時定数を持つ指数平滑化や移動平均により平滑化して利用してもよく、平滑化されていない画像を用いて生成される明部分布情報や時系列推移情報を、予め設定された時定数を持つ指数平滑化や移動平均により平滑化してもよい。この平滑化の時定数は、観察すべき現象の継続時間の１／１０程度に設定すればよい。例えば、微粉炭膨張は１０秒程度継続する現象であるため、時定数を１秒程度とする。

特徴量算出部２１７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。特徴量算出部２１７は、明部分布情報生成部２１５により生成された明部分布情報を利用して、ある時刻における明部分布情報を特徴づける特徴量を算出する。

より詳細には、特徴量算出部２１７は、各時間の明部分布情報について、所定の径方向範囲に含まれる要素の個数を特徴づける要素数特徴量と、要素の最大値を与える径方向位置を示した径方向位置特徴量と、を少なくとも算出する。具体的には、特徴量算出部２１７は、図１１に例示したように、要素数特徴量として指定範囲内での明部分布情報の要素値の平均値ｍを算出するとともに、径方向位置特徴量として、明部分布情報の要素値が最大となる半径である最高画素半径ｎを算出する。ここで、図１１における指定範囲は、図１０の濃淡図において濃淡が変化している範囲を選べばよい。

ここで、明部分布情報の要素値の平均値ｍは、明部分布情報にどれくらい明部が含まれているか（換言すれば、どれくらい暗部が含まれているか）を示す特徴量であり、最高画素半径ｎは、明部が二値化画像の動径方向のどの部分に多く残っているのかを示す特徴量である。

なお、以下では、明部分布情報の要素値として、着目している径方向位置において明部に対応する画素の個数を用い、要素数特徴量として、指定範囲内での明部平均画素数ｍを算出する場合を例にとって説明を行うが、明部平均画素数ｍの代わりに指定範囲内での最大画素数や画素数の中間値や最頻値等を算出しても良いし、明部平均画素数ｍに加えて最大画素数や画素数の中間値や最頻値等を算出しても良い。

特徴量算出部２１７は、各時間の明部分布情報について明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎを算出すると、算出したこれらの特徴量を、軌跡情報生成部２１９に出力する。

軌跡情報生成部２１９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。軌跡情報生成部２１９は、特徴量算出部２１７により算出された特徴量を利用して、当該特徴量を用いて規定される特徴量座標系を設定する。その後、軌跡情報生成部２１９は、複数の異なる時刻における明部分布情報に対応する特徴量の組み合わせで特定される特徴量座標系での点の、時間推移に伴う軌跡を示した軌跡情報を生成する。

図１２には、軌跡情報生成部２１９によって生成される軌跡情報の一例を示している。特徴量算出部２１７によって算出される特徴量の組み合わせ（ｍ，ｎ）は、明部が二値化画像のどのあたりに存在しているかを示すものであり、ある時刻における羽口近傍の状態を表す代表点であると言える。従って、点（ｍ，ｎ）の時間推移を軌跡として表すことで、羽口近傍の状態変化を容易に把握することが可能となる。

図１３は、高炉羽口の状態が、（ａ）良好、（ｂ）やや良好、（ｃ）生鉱落ち、（ｄ）微粉炭膨張、の各状態における軌跡情報をあわせて示している。高炉羽口の状態が良好である場合には、図１３（ａ）に示したように、（ｍ，ｎ）で表される点の軌跡は、ｍ−ｎ平面の右上に集中しており、高炉羽口の状態がやや良好である場合には、図１３（ｂ）に示したように、（ｍ，ｎ）で表される点の軌跡は、ｍ−ｎ平面の中央部分からやや左下の領域にかけて集中している。一方で、生鉱落ちが発生した場合には、図１３（ｃ）に示したように、（ｍ，ｎ）で表される点の軌跡は、ｍ−ｎ平面のほぼ中央部分から原点付近まで推移しており、微粉炭膨張が発生した場合には、図１３（ｄ）に示したように、（ｍ，ｎ）で表される点の軌跡は、ｍ−ｎ平面中を水平方向に移動している。

このように、算出された特徴量に基づいて軌跡情報を生成すると、生鉱落ちや微粉炭膨張が発生した場合には、これらの現象に特徴的な軌跡が描かれることがわかる。

軌跡情報生成部２１９は、以上説明したような軌跡情報を生成すると、生成した軌跡情報を、後述する状態判断部２２１に出力する。また、軌跡情報生成部２１９は、生成した軌跡情報を表示制御部２０５に出力して、表示画面に表示させてもよい。

状態判断部２２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。状態判断部２２１は、軌跡情報生成部２１９が生成した軌跡情報に基づいて、高炉羽口の状態を判断する。より詳細には、状態判断部２２１は、軌跡が存在する領域に着目することで、高炉羽口において、生鉱落ちや微粉炭膨張が発生したか否かを判断する。

図１３に例示したように、高炉羽口の状態が良好な場合と、生鉱落ちや微粉炭膨張が発生した場合とでは、軌跡情報の推移に大きな違いが存在する。そこで、状態判断部２２１は、図１４に例示したように、特徴量座標系（ｍ−ｎ平面）を複数の領域に区分し、それぞれの領域に羽口の状態を表すラベルを予め付与しておき、状態を表す点がどの領域に存在するかに基づいて、羽口の状態を判断する。

図１４に示した例では、ｍ−ｎ平面が４個の領域に区分されており、時刻ｔにおいて、右上の領域に点（ｍ，ｎ）が存在していた場合を図示している。この場合には、状態判断部２２１は、時刻ｔにおける点（ｍ、ｎ）が、「良好」とラベルづけされた領域にあることから、燃焼状態は良好であると羽口の状態を判断することとなる。

なお、図１４のような領域の分類は、図１３に示したような過去の操業状態における点（ｍ，ｎ）の軌跡を分類することで行えばよく、点（ｍ，ｎ）の軌跡を分類する方法については、公知のあらゆる方法を用いることが可能である。

状態判断部２２１は、以上説明したような方法で高炉羽口の状態を判断すると、判断結果を示す情報を、表示制御部２０５に出力する。これにより、高炉羽口状態観察装置１０のユーザは、高炉羽口の状態に関する判断結果を、その場で把握することが可能となる。

なお、図１４では、ｍ−ｎ平面を４個の領域に区分する場合について図示しているが、区分する領域の個数は図１４に示した例に限定されるわけではなく、４個未満であってもよく、４個以上であってもよい。

また、以上の説明では、ｍ−ｎ平面を人が予め分割しラベルを付与することで高炉羽口の状態を判別する場合について説明したが、高炉羽口の状態を判断する方法は上記例に限定されるわけではない。例えば、過去の特徴量ｍ、ｎ及び当該画像データに基づく検定員による官能検査結果を教師データとした学習処理により、ニューラルネットやサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の判別器を生成し、かかる判別器を特徴量ｍ−ｎ空間での状態判断に利用してもよい。

以上、本基盤技術に係る演算処理装置２００が有する画像処理部２０３の構成について、詳細に説明した。

以上、本基盤技術に係る演算処理装置２００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本基盤技術を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本基盤技術に係る演算処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

このように、本基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０では、生鉱落ち及び微粉炭膨張という２つの状態のそれぞれを、互いに独立して定量的に判断することが可能となる。生鉱落ち及び微粉炭膨張が発生した状態では、高炉羽口の状態が良好である場合に比べて、特徴的な明部分布情報や軌跡情報が観測されるため、これらの現象の発生を、官能検査に頼らずに容易に判断することが可能となる。また、本基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０では、処理に利用する特徴量の個数が二つであるため、ｍ−ｎ平面上の軌跡により容易に可視化することが可能である。

＜高炉羽口状態観察方法について＞
続いて、図１５を参照しながら、本基盤技術に係る高炉羽口状態観察方法の流れの一例を簡単に説明する。図１５は、本基盤技術に係る高炉羽口状態観察方法の流れの一例を示した流れ図である。

本基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０の撮像装置１００は、演算処理装置２００における撮像制御部２０１の制御のもとで羽口を撮像して、熱放射輝度画像を生成し（ステップＳ１０１）、生成した熱放射輝度画像を演算処理装置２００に出力する。

高炉羽口状態観察装置１０の演算処理装置２００が備える画像処理部２０３は、撮像装置１００から出力された熱放射輝度画像を取得すると、取得した熱放射輝度画像のデータを画像変換部２１１に伝送する。画像変換部２１１は、取得した熱放射輝度画像に対して楕円近似処理を実施したうえで、更に幾何学変換を実施して、正規化画像を生成する（ステップＳ１０３）。引き続き、画像変換部２１１は、生成した正規化画像に対して極座標変換を実施して（ステップＳ１０５）、極座標変換後の正規化画像（帯状画像）を二値化画像生成部２１３に出力する。

二値化画像生成部２１３は、極座標変換後の正規化画像（すなわち、帯状画像）を二値化閾値に基づいて二値化して二値化画像を生成し（ステップＳ１０７）、生成した二値化画像を明部分布情報生成部２１５に出力する。

明部分布情報生成部２１５は、二値化画像生成部２１３から出力された二値化画像に基づいて明部分布情報を生成し（ステップＳ１０９）、生成した明部分布情報を特徴量算出部２１７へと出力する。

特徴量算出部２１７は、明部分布情報生成部２１５から出力された明部分布情報を参照して、要素数特徴量及び径方向位置特徴量（例えば、明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎ）を算出する（ステップＳ１１１）。その後、特徴量算出部２１７は、算出したこれら特徴量を、軌跡情報生成部２１９に出力する。

軌跡情報生成部２１９は、特徴量算出部２１７により算出された特徴量に基づいて、特徴量座標系に算出された特徴量の組み合わせで規定される点を対応づけ、時間推移に応じた特徴量の変化を示した軌跡情報を生成する（ステップＳ１１３）。その後、軌跡情報生成部２１９は、生成した軌跡情報を、状態判断部２２１に出力する。

状態判断部２２１は、軌跡情報生成部２１９により生成された軌跡情報の時間推移に基づいて、高炉羽口の状態を判断する（ステップＳ１１５）。

以上、図１５を参照しながら、本基盤技術に係る高炉羽口状態観察方法の流れについて、簡単に説明した。

（第１の実施形態）
上記基盤技術で説明したような高炉羽口状態観察方法により、高炉の羽口状態をより簡便に観察することが可能となるが、一般的な高炉において羽口は多数設けられており、多数の羽口を観察しなければならない状況下においては、羽口状態を定量的に取り扱うとともに、羽口状態を判断するための判断ルールを構築することが望まれる。そこで、以下で説明する本発明の第１の実施形態では、上記基盤技術に示した方法で算出した特徴量を利用して羽口状態を表す指標を定量化する方法について、詳細に説明する。また、以下の本発明の第１の実施形態では、定量化した指標を用いて、羽口状態を判断するための判断ルールを構築する方法についても説明する。

＜高炉羽口状態観察装置について＞
本実施形態に係る高炉羽口状態観察装置は、高炉羽口に設けられた撮像装置により撮像された複数の熱放射輝度画像を利用し、上記基盤技術に示した方法により算出された特徴量に基づいて、羽口状態を表す指標を定量化する装置である。従って、撮像装置により熱放射輝度画像を撮像してから特徴量を算出するまでの処理については、上記基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置と同様であり、特徴量に基づき羽口状態を表す指標を定量化する処理が、上記基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置では実施されていない処理となる。

本実施形態に係る高炉羽口状態観察装置１０は、図２に示した基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０と同様に、羽口の熱放射輝度の分布状況を撮像して、熱放射輝度画像を生成する撮像装置１００と、撮像装置１００により撮像された熱放射輝度画像に対して画像処理を実施する演算処理装置２００と、を備える。

ここで、本実施形態に係る高炉羽口状態観察装置１０の撮像装置１００は、図３及び図４を参照しながら説明した基盤技術に係る撮像装置１００と同様の構成を有し同様の効果を奏するものであるため詳細な説明は省略するが、羽口の状態を観察するための観察窓に設置されており、羽口近傍のレースウェイからの熱放射を撮像して熱放射輝度画像とする。この際、撮像装置１００は、演算処理装置２００による制御のもとで、所定のフレームレート毎に羽口からの熱放射を撮像し、生成した熱放射輝度画像を演算処理装置２００に出力する。

本実施形態に係る高炉羽口状態観察装置１０の演算処理装置２００は、撮像装置１００により撮像された複数の熱放射輝度画像に対して画像処理を実施して、上記基盤技術で説明した明部分布情報を特徴づける２種類の特徴量を算出する。かかる２種類の特徴量とは、上記基盤技術で説明した要素数特徴量及び径方向位置特徴量である。その後、演算処理装置２００は、算出した２種類の特徴量を利用して、羽口状態を特徴づける指標を算出する。また、本実施形態に係る演算処理装置２００は、算出した指標に基づいて、羽口の状態（すなわち、生鉱落ちや微粉炭膨張の発生）を判断することも可能である。

この演算処理装置２００は、図２に示した基盤技術に係る演算処理装置２００と同様に、撮像制御部２０１と、画像処理部２０３と、表示制御部２０５と、記憶部２０７と、を主に備える。

撮像制御部２０１は、上記基盤技術と同様に、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現され、撮像装置１００による羽口の撮像制御を実施する。より詳細には、撮像制御部２０１は、羽口の熱放射輝度画像の撮像を開始する場合に、撮像装置１００に対して撮像を開始させるための制御信号を送出する。

画像処理部２０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。画像処理部２０３は、撮像装置１００から取得した熱放射輝度画像の撮像データに対して、以下で説明するような画像処理を行い、後述する羽口状態を特徴づける指標を算出する。また、画像処理部２０３は、生成した指標に基づいて、生鉱落ちや微粉炭膨張等が発生したか否かを判断する。画像処理部２０３は、算出した羽口状態を特徴づける指標や、生鉱落ちや微粉炭膨張等の判断結果に関する情報を、表示制御部２０５に伝送する。

表示制御部２０５は、上記基盤技術と同様に、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置等により実現され、画像処理部２０３から伝送された羽口状態を特徴づける指標や、生鉱落ち／微粉炭膨張の判断結果を、演算処理装置２００が備えるディスプレイ等の出力装置や演算処理装置２００の外部に設けられた出力装置等に表示する際の表示制御を行う。これにより、高炉羽口状態観察装置１０の利用者は、羽口状態を特徴づける指標や高炉羽口の状態に関する情報を、その場で把握することが可能となる。

記憶部２０７は、上記基盤技術と同様に、演算処理装置２００が備える記憶装置の一例である。記憶部２０７には、本実施形態に係る演算処理装置２００が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベースやプログラム等が、適宜記録される。この記憶部２０７は、撮像制御部２０１、画像処理部２０３、表示制御部２０５等が、自由に読み書きを行うことが可能である。

［画像処理部について］
続いて、図１６〜図１９Ｂを参照しながら、本実施形態に係る演算処理装置２００が備える画像処理部２０３について、詳細に説明する。
図１６は、本実施形態に係る画像処理部の構成について示したブロック図である。図１７Ａ〜図１９Ｂは、本実施形態に係る指標算出部について説明するための説明図である。

先だって言及したように、本実施形態に係る演算処理装置２００は、上記基盤技術に示した方法により算出された２種類の特徴量を更に利用して、羽口状態を特徴づける指標を算出する装置である。従って、２種類の特徴量を算出するまでの処理は、上記基盤技術に示した演算処理装置２００の画像処理部２０３で実施される処理と同様である。すなわち、本実施形態に係る画像処理部２０３の上記基盤技術に係る画像処理部２０３との相違点は、算出された特徴量を用いて指標を算出する処理と、算出された指標を用いて高炉羽口の状態を判断する処理と、を実施する点にある。

この画像処理部２０３は、図１６に示したように、画像変換部２１１と、二値化画像生成部２１３と、明部分布情報生成部２１５と、特徴量算出部２１７と、指標算出部２５１と、状態判断部２５３と、を主に備える。

ここで、本実施形態に係る画像変換部２１１で実施される詳細な処理は、図６を参照しながら説明した基盤技術に係る画像変換部２１１での処理と同様であるため、以下では詳細な説明は省略する。

ここで、本実施形態に係る二値化画像生成部２１３で実施される詳細な処理は、図７を参照しながら説明した基盤技術に係る二値化画像生成部２１３での処理と同様であるため、以下では詳細な説明は省略する。

なお、上記基盤技術と同様に、本実施形態に係る二値化画像生成部２１３が二値化処理の際に利用する二値化閾値は、固定の閾値ではなく、熱放射輝度画像（ひいては、二値化画像）に含まれる最高輝度に応じて変動する閾値とする。具体的には、二値化画像生成部２１３は、二値化閾値として、（ａ）予め設定された輝度閾値と、（ｂ）最高輝度値に予め設定された係数を乗じたもの、のうち、何れか大きい値となるものを、二値化閾値として使用する。このように二値化閾値を設定することで、通常操業時では最高輝度、すなわちレースウェイ温度の変動について正規化した二値画像が得られるとともに、生鉱落ちによる視野閉塞等といった異常状態を、二値画像がすべて０という条件で検知することができる。

明部分布情報生成部２１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。明部分布情報生成部２１５は、生成された二値化画像を利用して、当該二値化画像に存在する明部の正規化円の径方向での分布を示す明部分布情報を生成する。より詳細には、明部分布情報生成部２１５は、二値化画像におけるそれぞれの径方向位置ｒについて、同一の径方向位置を有し、かつ、相異なる偏角位置を有する複数の画素に対応する画素値を積算して、得られた積算値を該当する径方向位置における明部分布情報の要素とする。

ここで、本実施形態に係る明部分布情報生成部２１５で実施される詳細な処理は、図８〜図１０を参照しながら説明した基盤技術に係る明部分布情報生成部２１５での処理と同様であるため、以下では詳細な説明は省略する。

なお、上記基盤技術と同様に、熱放射輝度画像、又は、当該熱放射輝度画像に基づいて生成される情報の少なくとも何れかを、所定の時定数で平滑化して用いてもよい。すなわち、熱放射輝度画像や二値化画像や帯状画像等を、予め設定された時定数を持つ指数平滑化や移動平均により平滑化して利用してもよく、平滑化されていない画像を用いて生成される明部分布情報や時系列推移情報を、予め設定された時定数を持つ指数平滑化や移動平均により平滑化してもよい。

特徴量算出部２１７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。特徴量算出部２１７は、明部分布情報生成部２１５により生成された各時間の明部分布情報について、所定の径方向範囲に含まれる要素の個数を特徴づける要素数特徴量と、要素の最大値を与える径方向位置を示した径方向位置特徴量と、を少なくとも算出する。具体的には、特徴量算出部２１７は、上記基盤技術において図１１に例示したように、要素数特徴量として指定範囲内での明部平均画素数ｍを算出するとともに、径方向位置特徴量として、投影値が最大となる半径である最高画素半径ｎを算出する。これら２種類の特徴量の算出方法については、上記基盤技術と同様であるため、詳細な説明は省略する。特徴量算出部２１７は、各時間の明部分布情報について明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎを算出すると、算出したこれらの特徴量を、指標算出部２５１に出力する。

指標算出部２５１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。特徴量算出部２１７により算出される要素数特徴量（例えば明部平均画素数ｍ）と、径方向位置特徴量（例えば最高画素半径ｎ）とは、熱放射輝度画像についての特徴量データとして取り扱うことができる。そこで、指標算出部２５１は、特徴量算出部２１７により算出された要素数特徴量及び径方向位置特徴量を利用し、これら要素数特徴量及び径方向位置特徴量から規定される二次元の特徴量座標系を設定する。その上で、指標算出部２５１は、この特徴量座標系において、複数の熱放射輝度画像についての特徴量データの集合が略三角形状に分布するとみなし、この略三角形状とみなした特徴量データの分布に基づいて、羽口内の状態を特徴づける指標を算出する。
以下では、この指標算出部２５１により実施される指標の算出処理について、図１７Ａ〜図１７Ｇを参照しながら詳細に説明する。

図１７Ａは、ある羽口に設置された撮像装置１００により撮像された同一の羽口に関する多数の熱放射輝度画像を、先に説明した方法に則して画像処理し、得られた多数の明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎを、散布図として示したものである。図１７Ａにおいて、明部平均画素数ｍと最高画素半径ｎとの組み合わせとして表される特徴量データの一つ一つは、ある時刻における羽口の状態に対応している。なお、図１７Ａに示した例は、約６時間分の撮像データに基づくものであり、データ点数は約２００００点である。

図１７Ａからも明らかなように、本発明者らは、明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎという２つの特徴量で規定される特徴量座標系において特徴量データの分布が略三角形状となることに注目し、以下で説明するような指標の算出方法に想到した。

より詳細には、指標算出部２５１は、図１７Ａに示したような特徴量データの集合が、径方向位置特徴量（すなわち、最高画素半径ｎ）に対応する座標軸を第１辺とする略三角形状に分布するとみなした上で、以下のような処理段階を経て２種類の指標を算出する。

まず、指標算出部２５１は、図１７Ａに示したような特徴量データの集合の分布に基づいて、径方向位置特徴量に対応する座標軸（すなわち、最高画素半径ｎの座標軸）の座標値の大きい側に位置する略三角形状の第２辺に対応する直線と、最高画素半径ｎの座標軸の座標値の小さい側に位置する略三角形状の第３辺に対応する直線と、をそれぞれ決定する。以下では、説明の便宜上、座標軸の座標値が減少する方向を「座標軸の上流側」とも称することとし、座標軸の座標値が増加する方向を「座標軸の下流側」とも称することとする。

これら２種類の直線を決定する方法について、図１７Ｂ〜図１７Ｅを参照しながら具体的に説明する。

初めに、指標算出部２５１は、図１７Ｂに示したように、明部平均画素数ｍに関して、０からｍの最大値までの間を所定の分割数で等間隔に分割するとともに、最高画素半径ｎに関して、０からｎの最大値までの間を所定の分割数で等間隔に分割する。これにより、図１７Ｂに示したように、座標平面が複数の升目に区分されることとなる。

ここで、図１７Ｂでは、０〜ｍの最大値、及び、０〜ｎの最大値が、それぞれ分割数１１で分割された場合について図示しているが、本実施形態における分割数が図示した例に限定されるわけではない。また、座標平面を分割する際の分割数の決定方法については、特に限定されるものではなく、公知の方法を用いることが可能である。このような方法として、例えば、処理に利用するデータの個数Ｎに基づいて１０×（ｌｏｇ_１０（Ｎ）＋１）で算出される値を参考にし、分割数を決定する方法がある。

次に、指標算出部２５１は、図１７Ｂに示した各升目に含まれるデータの個数をカウントすることで、特徴量座標系におけるヒストグラムを生成し、所定の閾値以上のデータが含まれる升目を特定する。これにより、図１７Ｃに示したようなヒストグラム情報が生成されることとなる。この際、升目に含まれるデータ数に関する閾値は、特に限定されるものではなく、算出される指標に求める精度や演算処理に用いることが可能な演算コスト等を統合的に判断して、適宜決定すればよい。

続いて、指標算出部２５１は、最高画素半径ｎの座標軸に対して平行に存在している複数の升目のグループに対して、所定の閾値以上のデータ個数を有する升目を、最高画素半径ｎの値の小さい側と、最高画素半径ｎの値の大きい側のそれぞれから探索していく。このような探索を明部平均画素数ｍの座標軸に沿って順に行っていくことで、図１７Ｄに示したように、最高画素半径ｎに関して最も下流側に位置する、閾値以上のデータ数が存在する升目（上側境界升）と、最高画素半径ｎに関して最も上流側に位置する、閾値以上のデータ数が存在する升目（下側境界升）と、を検出することができる。

このようにして検出された複数の上側境界升及び下側境界升のそれぞれには、明部平均画素数ｍと最高画素半径ｎとの組み合わせとして表される特徴量データが複数存在している。そこで、指標算出部２５１は、上側境界升に含まれているデータを利用し、これらの特徴量データの分布を最小二乗法により直線近似することで、図１７Ｅに示したように、略三角形状の第２辺に対応する直線（以下、上側直線ともいう。）を決定する。また、指標算出部２５１は、下側境界升に含まれているデータを利用し、これらの特徴量データの分布を最小二乗法により直線近似することで、図１７Ｅに示したように、略三角形状の第３辺に対応する直線（以下、下側直線ともいう。）を決定する。

上側直線及び下側直線は、略三角形状とみなした特徴量データの分布の境界を表す直線である。従って、この２つの直線はある一点で互いに交差して、三角形の一つの頂点を規定する。また、上側直線及び下側直線のそれぞれは、最高画素半径ｎの座標軸とそれぞれ交差して、三角形の残り二つの頂点を規定する。いま、説明の便宜上、上側直線と下側直線との交点を点Ａとし、上側直線の最高画素半径ｎの座標軸での切片を点Ｂとし、下側直線の最高画素半径ｎの座標軸での切片を点Ｃとする。

このようにして規定される三角形ＡＢＣにおいて、上記基盤技術において図１３で示した特徴量の挙動を照らし合わせてみた結果、本発明者らは、図１７Ｆに示したように、直線ＡＢが微粉炭膨張の状態の程度を表す直線であり、直線ＡＣが生鉱落ちの状態の程度を表す直線であることに想到した。すなわち、微粉炭膨張という状態は、直線ＡＢに沿って推移すると考えることができ、生鉱落ちという状態は、直線ＡＣに沿って推移すると考えることができる。そこで、本発明者らは、この２つの直線に着目して算出された２つの特徴量を定量化し、微粉炭膨張の指標及び生鉱落ちの指標とすることとした。

この定量化処理では、まず、２つの直線の交点（図１７Ｆにおける点Ａ）を原点とし、直線ＡＢに沿って要素数特徴量（明部平均画素数ｍ）が減少する方向を、微粉炭膨張を表す軸の正方向とし、直線ＡＣに沿って要素数特徴量（明部平均画素数ｍ）が減少する方向を、生鉱落ちを表す軸の正方向とした指標座標系を設定する。その上で、かかる指標座標系において、明部平均画素数ｍと最高画素半径ｎとの組み合わせとして表される特徴量データを、微粉炭膨張指標と生鉱落ち指標との組み合わせとして定量化する。

具体的には、指標算出部２５１は、点Ａの座標（ｍ_１，ｎ_１）、点Ｂの座標（０，ｎ_２）、点Ｃの座標（０，ｎ_３）をそれぞれ算出し、特徴量座標系（ｍ，ｎ）から、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑからなる指標座標系（ｐ，ｑ）への座標変換の基準点とする。その後、指標算出部２５１は、図１７Ｆに示したように、特徴量座標系における点Ａが指標座標系（ｐ，ｑ）での原点となり、特徴量座標系における点Ｂが指標座標系（ｐ，ｑ）＝（０，ｑ_０）＝（０，１００）となり、特徴量座標系における点Ｃが指標座標系（ｐ，ｑ）＝（ｐ_０，０）＝（１００，０）となるように、座標変換式を算出する。

この座標変換式は、ａ〜ｆの６つの未知の係数を用いて、以下の式２０１のように表すことができる。下記式２０１に対して、上記３つの基準点の対応関係を代入することで、下記２０２〜式２０４の３つの連立方程式を得ることができる。従って、かかる３つの連立方程式を更に連立させて解くことにより、６つの未知係数ａ〜ｆを特定することができ、座標変換式として式２０５を得ることができる。

座標変換式である式２０５が得られると、指標算出部２５１は、図１７Ａに示したような散布図に含まれる全てのデータ点に対して式２０５による座標変換を実施して、生鉱落ち指標ｐと微粉炭膨張指標ｑとを算出する。これにより、図１７Ｇに示したような、指標座標系におけるデータの散布図を得ることが可能となる。

このようにして算出された生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑは、その数値が大きいほど、対応する現象（生鉱落ちや微粉炭膨張）が発生している可能性が高いことを表している。

ここで、上記式２０５で表される座標変換式は、各羽口に設置された撮像装置１００に固有の座標変換式である。そのため、例えば羽口Ａに設置された撮像装置１００からの熱放射輝度画像に基づく座標変換式は、同一の撮像装置１００から得られた熱放射輝度画像に基づく特徴量に対しては適用可能であるが、羽口Ａとは異なる羽口Ｂに設置された撮像装置１００に基づく特徴量に対しては適用することはできない。しかしながら、それぞれの羽口に設置された撮像装置１００に対して、過去の操業データ等を利用して座標変換式を予め準備しておくことで、撮像装置１００により撮像された熱放射輝度画像に基づいて次々に算出される特徴量を、随時、生鉱落ち指標ｐと微粉炭膨張指標ｑへと変換することが可能となる。

以上、図１７Ａ〜図１７Ｇを参照しながら、指標算出部２５１による指標算出処理について、詳細に説明した。

指標算出部２５１は、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指数ｑを複数の異なる時刻についてそれぞれ算出し、それぞれの指標ｐ，ｑを図１８Ａ及び図１８Ｂのように時刻順に配列させて、指標の時系列推移を示した時系列推移情報を生成してもよい。図１８Ａは、算出した生鉱落ち指標ｐの時系列推移情報を可視化した状態を模式的に示したものであり、図１８Ｂは、算出した微粉炭膨張指数ｑの時系列推移情報を可視化した状態を模式的に示したものである。このような時系列推移情報を生成して可視化することにより、高炉羽口状態観察装置１０の利用者は、高炉羽口の状態をより容易に把握することが可能となる。

ここで、上記説明では、指標算出部２５１は、図１７Ｂ〜図１７Ｅに示したように、特徴量座標平面（ｍ，ｎ）を升目状に２次元で区分した上で、それぞれの升目に含まれるデータの個数のヒストグラムを特定し、所定の閾値以上のデータが存在する升目の分布に基づいて上側直線及び下側直線を決定していた。しかしながら、上側直線及び下側直線を決定する方法には、上記の方法以外にも、以下で説明するような方法がある。

すなわち、指標算出部２５１は、特徴量座標平面（ｍ，ｎ）を短冊状の領域として１次元で区分した上で、それぞれの短冊状の領域に含まれる特徴量データの径方向位置特徴量（最高画素半径ｎ）の最大値及び最小値に基づいて、上側直線及び下側直線を決定することも可能である。以下、この短冊状に区分する方法について、図１９Ａ及び図１９Ｂを参照しながら簡単に説明する。

この区分方法では、指標算出部２５１は、明部平均画素数ｍに関して、０からｍの最大値までの間を所定の分割数で等間隔に分割する。これにより、図１９Ａに示したように、座標平面が複数の短冊状の領域に区分されることとなる。

ここで、図１９Ａでは、０〜ｍの最大値が分割数１１で分割された場合について図示しているが、本実施形態における分割数が図示した例に限定されるわけではない。また、座標平面を分割する際の分割数の決定方法については、升目状に区分する場合と同様な方法を利用することが可能である。

続いて、指標算出部２５１は、図１９Ｂに示したように、それぞれの短冊状の領域に含まれる各特徴量データについて、最高画素半径ｎの最大値及び最小値をそれぞれ探索する。図１９Ｂでは、各短冊状の領域において、最高画素半径ｎの最大値を△で表し、最高画素半径ｎの最小値を□で表している。

このような探索を明部平均画素数ｍの座標軸に沿って順に行っていくことで、図１９Ｂに示したように、最高画素半径ｎの最小値の分布と、最高画素半径ｎの最大値の分布を得ることができる。

次に、指標算出部２５１は、最高画素半径ｎの最大値の分布を利用し、これらの特徴量データの分布を最小二乗法により直線近似することで、図１９Ｂに示したように、上側直線を決定することができる。また、指標算出部２５１は、最高画素半径ｎの最小値の分布を利用し、これらの特徴量データの分布を最小二乗法により直線近似することで、図１９Ｂに示したように、下側直線を決定することができる。

上側直線及び下側直線を決定した以降の処理については、図１７Ｆを参照しながら説明したものと同様の処理を実施すればよい。

このように、特徴量座標平面（ｍ，ｎ）を短冊状の領域として１次元で区分する方法では、上側直線及び下側直線を決定するに際して、升目状に２次元に区分する方法のようにデータの個数のヒストグラムを生成する必要がない。そのため、この短冊状に区分する方法を用いることによって、演算コストの削減を図ることが可能となる。しかしながら、この短冊状に区分する方法では、それぞれの短冊状の領域に含まれる最大値及び最小値そのものを利用して直線を決定するため、測定ノイズを拾ってしまう可能性がある。そのため、最終的に生成される座標変換式の精度や本処理に適用可能な演算コスト等を統合的に判断して、升目状に２次元に区分する方法と、短冊状の領域として１次元で区分する方法のどちらを採用するかを選択することが好ましい。

以上、図１９Ａ及び図１９Ｂを参照しながら、上側直線及び下側直線を決定するための別の方法について、簡単に説明した。

指標算出部２５１は、以上説明したような方法により、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑや、その時系列推移情報を算出すると、算出したこれらの情報を、後段の状態判断部２５３に出力する。

再び図１６に戻って、本実施形態に係る画像処理部２０３が備える状態判断部２５３について説明する。
状態判断部２５３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。状態判断部２５３は、指標算出部２５１が生成した生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑに基づいて、高炉羽口の状態を判断する。より詳細には、状態判断部２５３は、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑと、所定の閾値との大小関係を判断することで、高炉羽口において、生鉱落ちや微粉炭膨張が発生したか否かを判断する。

具体的には、状態判断部２５３は、図１８Ａに模式的に示したように、生鉱落ち指標ｐが所定の閾値以上のときに、生鉱落ちが発生したと判断する。また、状態判断部２５３は、微粉炭膨張指標ｑが所定の閾値以上のときに、微粉炭膨張が発生したと判断する。

ここで、上記閾値については、過去の操業データを統計解析し、生鉱落ちが発生している際の生鉱落ち指標ｐの変動の様子や、微粉炭膨張が発生している際の微粉炭膨張指標ｑの変動の様子を把握することで、公知の方法により決定することが可能である。これにより、例えば指標ｐ，ｑ（０≦ｐ，ｑ≦１００）が６０以上となった場合に生鉱落ちや微粉炭膨張が発生したとする、等のように、閾値を一律かつ容易に定めることが可能となる。

また、上記のように閾値をある一定の値に固定するのではなく、それぞれの指標の時系列推移に則して動的に変化させてもよい。例えば、所定の時間分（６時間分等）の各指標ｐ，ｑの時系列推移に基づいて平均値μと標準偏差σとを算出し、所定の設定値αにより閾値をμ＋α×σと設定し、ｐ、ｑ≧μ＋α×σとなった場合に、生鉱落ちや微粉炭膨張が発生したと判断してもよい。

このように、明部平均画素数ｍと最高画素半径ｎとを定量化し、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑとすることで、状態判断ルールの設定を容易に行うことが可能となる。また、判断対象とするデータが以上のような方法により定量化されたため、多数の羽口における判断ルールを容易に設定したり管理したりすることが可能となる。

状態判断部２５３は、以上説明したような方法で高炉羽口の状態を判断すると、判断結果を示す情報を、表示制御部２０５に出力する。これにより、高炉羽口状態観察装置１０のユーザは、高炉羽口の状態に関する判断結果を、その場で把握することが可能となる。

以上、本実施形態に係る演算処理装置２００が有する画像処理部２０３の構成について、詳細に説明した。

以上、本実施形態に係る演算処理装置２００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る演算処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

このように、本実施形態に係る高炉羽口状態観察装置１０では、明部平均画素数ｍと最明部半径ｎから、生鉱落ちや微粉炭膨張を表す指標（ｐ，ｑ）を算出するため、状態判断ルールの設定が容易となる。また、特徴量データ（ｍ，ｎ）を蓄積し、指標データ（ｐ，ｑ）へ変換する処理を自動化することが可能となるため、公知の機械学習技術を利用して状態判断ルールの自動学習を実現することも可能となる。更に、判断対象とするデータが以上のような方法により定量化されたため、多数の羽口における判断ルールの設定や管理を、大幅に簡易化することが可能となる。

＜高炉羽口状態観察方法について＞
続いて、図２０〜図２２を参照しながら、本実施形態に係る高炉羽口状態観察方法の流れの一例を簡単に説明する。図２０は、本実施形態に係る高炉羽口状態観察方法の流れの一例を示した流れ図である。図２１及び図２２は、本実施形態に係る指標算出方法の流れの一例を示した流れ図である。

本実施形態に係る高炉羽口状態観察装置１０の撮像装置１００は、演算処理装置２００における撮像制御部２０１の制御のもとで羽口を撮像して、熱放射輝度画像を生成し（ステップＳ２０１）、生成した熱放射輝度画像を演算処理装置２００に出力する。

高炉羽口状態観察装置１０の演算処理装置２００が備える画像処理部２０３は、撮像装置１００から出力された熱放射輝度画像を取得すると、取得した熱放射輝度画像のデータを画像変換部２１１に伝送する。画像変換部２１１は、取得した熱放射輝度画像に対して楕円近似処理を実施したうえで、更に幾何学変換を実施して、正規化画像を生成する（ステップＳ２０３）。引き続き、画像変換部２１１は、生成した正規化画像に対して極座標変換を実施して（ステップＳ２０５）、極座標変換後の正規化画像（帯状画像）を二値化画像生成部２１３に出力する。

二値化画像生成部２１３は、極座標変換後の正規化画像（すなわち、帯状画像）を二値化閾値に基づいて二値化して二値化画像を生成し（ステップＳ２０７）、生成した二値化画像を明部分布情報生成部２１５に出力する。

明部分布情報生成部２１５は、二値化画像生成部２１３から出力された二値化画像に基づいて明部分布情報を生成し（ステップＳ２０９）、生成した明部分布情報を特徴量算出部２１７へと出力する。

特徴量算出部２１７は、明部分布情報生成部２１５から出力された明部分布情報を参照して、要素数特徴量及び径方向位置特徴量（すなわち、明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎ）を算出する（ステップＳ２１１）。その後、特徴量算出部２１７は、算出したこれら特徴量を、指標算出部２５１に出力する。

指標算出部２５１は、特徴量算出部２１７により算出された特徴量（明部平均画素数ｍ及び最高画素半径ｎ）を利用して、羽口内の状態を特徴づける指標を算出する（ステップＳ２１３）。その後、指標算出部２５１は、算出した指標に関する情報を、状態判断部２５３に出力する。

状態判断部２５３は、指標算出部２５１により算出された羽口内の状態を特徴づける指標に基づいて、高炉羽口の状態を判断する（ステップＳ２１５）。

以上、図２０を参照しながら、本実施形態に係る高炉羽口状態観察方法の流れについて、簡単に説明した。

［指標の算出処理について−１］
続いて、図２１を参照しながら、指標算出部２５１により実施される指標の算出処理の流れの一例について、簡単に説明する。
指標算出部２５１は、まず明部平均画素数ｍと最高画素半径ｎとで規定される特徴量座標平面を、升目状に領域分割する（ステップＳ２２１）。その後、指標算出部２５１は、それぞれの升目に含まれるデータの個数のヒストグラムを生成する（ステップＳ２２３）。その上で、指標算出部２５１は、所定の閾値以上のデータ個数を有する升目を、最高画素半径ｎの値の小さい側と、最高画素半径ｎの値の大きい側のそれぞれから探索していき、境界に位置する升目を検出する（ステップＳ２２５）。

指標算出部２５１は、境界に位置する升目を検出すると、検出した升目に含まれるデータの分布を利用して、境界を表す２本の直線を決定する（ステップＳ２２７）。続いて、指標算出部２５１は、決定した２本の直線と、最高画素半径ｎの座標軸との位置関係に基づいて、特徴量の定量化に伴う３つの基準点の座標を算出する（ステップＳ２２９）。その後、指標算出部２５１は、得られた３つの基準点の座標から算出された座標変換式を利用して、生鉱落ち指標ｐと微粉炭膨張指標ｑとを算出する（ステップＳ２３１）。

以上、図２１を参照しながら、指標算出部２５１で実施される指標の算出処理の流れの一例を説明した。

［指標の算出処理について−２］
続いて、図２２を参照しながら、指標算出部２５１により実施される指標の算出処理の流れの別の一例について、簡単に説明する。
指標算出部２５１は、まず明部平均画素数ｍと最高画素半径ｎとで規定される特徴量座標平面を、短冊状の領域に領域分割する（ステップＳ２４１）。その後、指標算出部２５１は、それぞれの短冊状の領域での最高画素半径ｎの最大値及び最小値を特定する（ステップＳ２４３）。

指標算出部２５１は、それぞれの短冊状の領域において、最高画素半径ｎの最大値及び最小値を特定すると、特定した最大値の分布、及び、最小値の分布をそれぞれ利用して、境界を表す２本の直線を決定する（ステップＳ２４５）。続いて、指標算出部２５１は、決定した２本の直線と、最高画素半径ｎの座標軸との位置関係に基づいて、特徴量の定量化に伴う３つの基準点の座標を算出する（ステップＳ２４７）。その後、指標算出部２５１は、得られた３つの基準点の座標から算出された座標変換式を利用して、生鉱落ち指標ｐと微粉炭膨張指標ｑとを算出する（ステップＳ２４９）。

以上、図２２を参照しながら、指標算出部２５１で実施される指標の算出処理の流れの別の一例を説明した。

（ハードウェア構成について）
次に、図２３を参照しながら、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成について、詳細に説明する。図２３は、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

演算処理装置２００は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、演算処理装置２００は、更に、バス９０７と、入力装置９０９と、出力装置９１１と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１５と、接続ポート９１７と、通信装置９１９とを備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１３、またはリムーバブル記録媒体９２１に記録された各種プログラムに従って、演算処理装置２００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス９０７により相互に接続されている。

バス９０７は、ブリッジを介して、ＰＣＩ（ＰｅｒｉｐｈｅｒａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＩｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バスに接続されている。

入力装置９０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９０９は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、演算処理装置２００の操作に対応したＰＤＡ等の外部接続機器９２３であってもよい。さらに、入力装置９０９は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。演算処理装置２００のユーザは、この入力装置９０９を操作することにより、演算処理装置２００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９１１は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１１は、例えば、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。

ストレージ装置９１３は、演算処理装置２００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ９１５は、記録媒体用リーダライタであり、演算処理装置２００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、ＣＤメディア、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２１は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（ＳｅｃｕｒｅＤｉｇｉｔａｌｍｅｍｏｒｙｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。

接続ポート９１７は、機器を演算処理装置２００に直接接続するためのポートである。接続ポート９１７の一例として、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（ＳｍａｌｌＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等がある。この接続ポート９１７に外部接続機器９２３を接続することで、演算処理装置２００は、外部接続機器９２３から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２３に各種のデータを提供したりする。

通信装置９１９は、例えば、通信網９２５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９１９は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（ＷｉｒｅｌｅｓｓＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（ＡｓｙｍｍｅｔｒｉｃＤｉｇｉｔａｌＳｕｂｓｃｒｉｂｅｒＬｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９１９に接続される通信網９２５は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。

以上、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

以下では、実施例を参照しながら、本発明の実施形態に係る高炉羽口状態観察装置及び高炉羽口状態観察方法について具体的に説明する。なお、以下に示す実施例はあくまでも一例であって、本発明の実施形態に係る高炉羽口状態観察装置及び高炉羽口状態観察方法が、以下に示した実施例に限定されるわけではない。

（実施例１）
本実施例では、幅４８０画素×高さ３６０画素の５種類の異なる熱放射輝度画像（動画像）を準備した。これら５種類の熱放射輝度画像は、生鉱落ちが発生した際のものであり、生鉱落ちの度合いがそれぞれ異なっているものである。本実施例では、これら５種類の熱放射輝度画像を官能検査の熟練者に実際に注視してもらい、良好状態（評価：５）から激しい生鉱落ち（評価：１）まで良好程度を判定してもらった。

同時に、上記５種類の熱放射輝度画像を利用して、上記基盤技術に基づき演算処理装置２００による処理を実施し、それぞれの熱放射輝度画像について、生鉱落ちの程度を表す指標として明部平均画素数ｍを算出した。演算処理装置２００における演算処理に際して、正規化円の半径は１７０画素とし、明部平均画素数ｍを算出する際の指定範囲は７０≦ｒ≦１６０とした。

熟練者による良好程度の判断結果と、算出された明部平均画素数ｍとの対応関係を、図２４に示した。図２４から明らかなように、本発明の基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置１０により算出された明部平均画素数ｍと、官能検査の熟練者による判断結果とは、１対１に対応している。この結果から、本発明の基盤技術に係る高炉羽口状態観察装置により算出される各種の情報や特徴量は、高炉羽口の状態を観察したり判断したりする際に、有用であることが明らかとなった。

（実施例２）
本実施例では、実際に撮像した熱放射輝度画像から算出された、約６時間分の特徴量（明部平均画素数ｍ及び最高輝度半径ｎ）を利用し、上記第１の実施形態で説明した方法に則して、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑの算出を行った。準備した特徴量の個数は、Ｎ＝２００００点程であった。図２５の左上に示したグラフ図が、本実施例で使用した（明部平均画素数ｍ，最高画素半径ｎ）のデータの集合である。

領域分割数を決定するために、データ点数Ｎ＝２００００を用いて１０×（ｌｏｇ_１０（２００００）＋１）の値を算出すると、値は５３となった。そこで、区切りのよい数である５０を分割数として選択し、図２５左上に示した特徴量座標平面を、５０×５０の升目状に等間隔に分割した。その上で、ヒストグラムの個数閾値を１に設定して、先だって説明した方法に則して、上側境界升及び下側境界升を検出した。図２５右上に示したグラフ図において、上側境界升に含まれるデータを△で示しており、下側境界升に含まれるデータを□で示している。

上側境界升に含まれるデータ、及び、下側境界升に含まれるデータを利用して最小二乗法を行い、図２５右上のグラフ中に示した２本の直線（上側直線及び下側直線）を決定した。その後、図１７Ｆに示したような３種類の基準点Ａ，Ｂ，Ｃの座標を算出したところ、交点Ａ（ｍ_１，ｎ_１）＝（２１７．１，１４８．７）、点Ｂ（０，ｎ_２）＝（０，１３０．６）、点Ｃ（０，ｎ_３）＝（０，５１．１）となった。これら３つの基準点の座標を利用し、式２０５に基づいて座標変換式を算出し（ｐ_０＝ｑ_０＝１００とした。）、図２５左上に示したデータを定量化した結果、図２５下段に示した生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑを得ることができた。

また、図２６には、生鉱落ち指標ｐの時系列推移に着目し、生鉱落ち指標ｐの時系列推移情報を可視化したグラフ図を示した。図２６に示したグラフと、対応する熱放射輝度画像の観察とから、生鉱落ち指標ｐが６０以上となった時点で、顕著な生鉱落ちが発生していることがわかった。従って、判断用閾値ｐ_ｔｈ＝６０とすることで、生鉱落ちが発生しているか否かを容易に判断することが可能となった。

なお、図２６に示した６時間分の生鉱落ち指標ｐの時系列推移の平均値μ及び標準偏差σを算出し、設定値α＝３としたところ、この場合においても、ｐ_ｔｈ＝μ＋α×σ≒６０となった。

また、図２５に示したデータと同じデータを利用し、特徴量座標平面を短冊状に等間隔に分割した場合についても、生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑを算出した。得られた結果を、図２７に示した。本例においても、分割数は５０とした。

図２７右上に示したグラフ図では、それぞれの短冊状の領域において、最高画素半径ｎの最大値に該当するデータを△で示しており、最小値に該当するデータを□で示している。これらのデータの分布から最小二乗法により２本の直線（上側直線及び下側直線）を決定した。本例において、交点Ａ（ｍ_１，ｎ_１）＝（２３１．２，１５５．５）、点Ｂ（０，ｎ_２）＝（０，１２６．１）、点Ｃ（０，ｎ_３）＝（０，４８．６）となった。これら３つの基準点の座標を利用し、式２０５に基づいて座標変換式を算出し（ｐ_０＝ｑ_０＝１００とした。）、図２７左上に示したデータを定量化した結果、図２７下段に示した生鉱落ち指標ｐ及び微粉炭膨張指標ｑを得ることができた。

また、図２８には、生鉱落ち指標ｐの時系列推移に着目し、生鉱落ち指標ｐの時系列推移情報を可視化したグラフ図を示した。図２８に示したグラフと、対応する熱放射輝度画像の観察とから、生鉱落ち指標ｐが６０以上となった時点で、顕著な生鉱落ちが発生していることがわかった。従って、本例においても、判断用閾値ｐ_ｔｈ＝６０とすることで、生鉱落ちが発生しているか否かを容易に判断することが可能となった。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１０高炉羽口状態観察装置
１００撮像装置
２００演算処理装置
２０１撮像制御部
２０３画像処理部
２０５表示制御部
２０７記憶部
２１１画像変換部
２１３二値化画像生成部
２１５明部分布情報生成部
２１７特徴量算出部
２１９軌跡情報生成部
２２１状態判断部
２５１指標算出部
２５３状態判断部

Claims

高炉羽口に設けられた撮像装置により撮像された複数の熱放射輝度画像を利用して、羽口内の状態を観察する方法であって、
前記熱放射輝度画像における羽口の輪郭形状が正規化円となるように前記熱放射輝度画像に対して幾何学変換を実施し、正規化画像を生成するとともに、前記正規化画像に対して極座標変換を行う画像変換ステップと、
極座標変換後の前記正規化画像を二値化して、二値化画像を生成する二値化画像生成ステップと、
生成された前記二値化画像におけるそれぞれの径方向位置について、同一の前記径方向位置を有し、かつ、相異なる偏角位置を有する複数の画素に対応する画素値を積算して、得られた積算値を該当する前記径方向位置における要素とする、前記二値化画像に存在する明部の前記正規化円の径方向での分布を示す明部分布情報を生成する明部分布情報生成ステップと、
生成された前記明部分布情報に基づき、前記明部分布情報を特徴づける特徴量である、所定の径方向範囲に含まれる要素の個数を特徴づける要素数特徴量と、要素の最大値を与える前記径方向位置を示した径方向位置特徴量とを、前記熱放射輝度画像についての特徴量データとして算出する特徴量算出ステップと、
前記要素数特徴量及び径方向位置特徴量から規定される二次元の特徴量座標系を設定し、前記特徴量座標系において、複数の前記熱放射輝度画像についての前記特徴量データの集合の分布に基づいて前記羽口内の状態を特徴づける指標を算出する指標算出ステップと、
を含む、高炉羽口状態観察方法。
前記指標算出ステップは、
前記特徴量座標系を、前記要素数特徴量の軸と前記径方向位置特徴量の軸とで、それぞれ等間隔の升目に分割する分割ステップと、
前記升目のうち閾値以上のデータが含まれる升目について、前記要素数特徴量ごとの前記径方向位置特徴量が最大となる升目の分布を、直線で近似することで決定される第一の直線と、前記升目のうち閾値以上のデータが含まれる升目について、前記要素数特徴量ごとの前記径方向位置特徴量が最大となる升目の分布を、直線で近似することで決定される第二の直線と、をそれぞれ決定する直線決定ステップと、
前記第一の直線と前記第二の直線との交点を算出し、前記交点を原点とし、前記第一の直線に沿って前記要素数特徴量が減少する方向を、前記羽口の近傍において未燃焼の微粉炭が膨張する状態である微粉炭膨張を表す軸の正方向とし、前記第二の直線に沿って前記要素数特徴量が減少する方向を、前記羽口の近傍において未溶融の鉱石が落下する状態である生鉱落ちを表す軸の正方向とした指標座標系を設定し、前記特徴量データを、前記指標座標系における微粉炭膨張指標と生鉱落ち指標との組み合わせとして定量化する定量化ステップと、
を含む、請求項１に記載の高炉羽口状態観察方法。
前記定量化ステップは、前記交点と、前記第一の直線の前記径方向位置特徴量に対応する座標軸における切片と、前記第二の直線の前記径方向位置特徴量に対応する座標軸における切片と、に基づいて、前記特徴量座標系から前記指標座標系への座標変換式を算出し、前記特徴量データを当該座標変換式に代入することで定量化する、請求項２に記載の高炉羽口状態観察方法。
算出された前記微粉炭膨張指標及び前記生鉱落ち指標に基づいて、前記羽口内の状態を判断する判断ステップを更に備え、
前記判断ステップは、前記微粉炭膨張指標が所定の閾値以上のときに前記微粉炭膨張が発生したと判断し、前記生鉱落ち指標が所定の閾値以上のときに前記生鉱落ちが発生したと判断する、請求項２又は３に記載の高炉羽口状態観察方法。
前記微粉炭膨張指標及び前記生鉱落ち指標を複数の異なる時刻についてそれぞれ算出し、それぞれの前記指標を時刻順に配列させて、前記指標の時系列推移を示した時系列推移情報を生成する時系列推移情報生成ステップを更に含む、請求項２〜４の何れか１項に記載の高炉羽口状態観察方法。
前記二値化画像生成ステップは、前記熱放射輝度画像における最大輝度値に予め設定された係数を乗じたもの、及び、予め設定された輝度値、のうち値の大きいものを、前記正規化画像を二値化する際の二値化閾値とする、請求項１〜５の何れか１項に記載の高炉羽口状態観察方法。
前記熱放射輝度画像、又は、前記熱放射輝度画像に基づいて生成される情報の少なくとも何れかは、予め設定された時定数で平滑化されて用いられる、請求項１〜６の何れか１項に記載の高炉羽口状態観察方法。
高炉羽口の状態を観察する高炉羽口状態観察装置において、
前記高炉羽口に設けられ、前記高炉羽口での熱放射輝度画像を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置により撮像された複数の前記熱放射輝度画像に対して画像処理を実施する演算処理装置と、
を備え、
前記演算処理装置は、
前記熱放射輝度画像における羽口の輪郭形状が正規化円となるように前記熱放射輝度画像に対して幾何学変換を実施し、正規化画像を生成するとともに、前記正規化画像に対して極座標変換を行う画像変換部と、
極座標変換後の前記正規化画像を二値化して、二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
生成された前記二値化画像におけるそれぞれの径方向位置について、同一の前記径方向位置を有し、かつ、相異なる偏角位置を有する複数の画素に対応する画素値を積算して、得られた積算値を該当する前記径方向位置における要素とする、前記二値化画像に存在する明部の前記正規化円の径方向での分布を示す明部分布情報を生成する明部分布情報生成部と、
生成された前記明部分布情報に基づき、前記明部分布情報を特徴づける特徴量である、所定の径方向範囲に含まれる要素の個数を特徴づける要素数特徴量と、要素の最大値を与える前記径方向位置を示した径方向位置特徴量とを、当該熱放射輝度画像についての特徴量データとして算出する特徴量算出部と、
前記要素数特徴量及び径方向位置特徴量から規定される二次元の特徴量座標系を設定し、前記特徴量座標系において、複数の前記熱放射輝度画像についての前記特徴量データの集合の分布に基づいて前記羽口内の状態を特徴づける指標を算出する指標算出部と、
を有する、高炉羽口状態観察装置。